复杂网络中环结构的统计特征研究

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在研究复杂网络,特别是处理网络上的动力学过程时,大量环结构的存在会导致问题变得更加复杂。虽然有一些理论,如图论,对特殊环结构和树结构的统计性质作了大量的研究,但它们在面对实际网络的此类结构时并不适用。基于这种情况,本文提出环点率和环边率的概念,作为研究复杂网络中环结构的统计性质的重要特征量。论文的综述部分首先梳理了图论和复杂网络的关系,随后介绍环结构和树结构的研究背景及复杂网络分类的研究现状,以及复杂网络的相关背景知识。在论文的第三章我们首先给出环点和环边的定义,并提出利用它们各自所占的比例,即环点率(CNO)和环边率(CEO),作为判定网络是否倾向树图的依据。随后基于Tarjan算法提出CDFS算法(复杂度为O(n+m))来探测复杂网络中的环点和环边。为了探究环点率和环边率,论文的第四章给出了它们在常见网络模型中的统计性质。在Erdos-R6nyi(ER)网络中,CNO和CEO与网络大小N无关,且随平均度增大而增大,并在等于1时出现临界拐点。随后得到CNO、CEO在ER网络中的解析解,与模拟结果吻合。在Watts-Strogatz(WS)网络中,CNO和CEO同样与N无关,但与网络的重连概率p相关。在
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