Saya mencoba mereproduksi jaringan sintetis (grafik) yang dijelaskan dalam beberapa makalah.
Disebutkan bahwa model Barabasi-Albert digunakan untuk membuat "jaringan bebas skala dengan distribusi derajat hukum-daya, ".
adalah distribusi probabilitas yang mengembalikan probabilitas sebuah simpul yang memiliki derajat . Sebagai contoh, menunjukkan kemungkinan secara acak memilih sebuah simpul dari jaringan dan mendapatkan sebuah simpul dengan derajat 2.
Tingkat rata-rata stroke tampaknya 4 dalam satu kertas, dengan k minimum 2. Tidak ada kata tentang k maksimum . Di kertas lain itu tidak ditentukan. Tampaknya tidak penting untuk mendefinisikan jaringan.
Nilai Lambda λ diberikan, seperti juga jumlah node . Kombinasi adalah
- n = 50000, λ = 3, 2.7, 2.3, dengan kertas
- n = 4000 dan λ = 2.5, atau n = 6000 dan λ = 3 di kertas lain
Saya mencari perpustakaan yang mengimplementasikan algoritma Barabasi-Albert dan mereka tampaknya memerlukan parameter yang berbeda dari lambda dan tingkat rata-rata. Salah satunya adalah NetworkX , yang lain adalah GraphStream (implementasi di sini ). Mereka bekerja dengan cara yang sama dan meminta:
- n : int - jumlah node
- m : int - jumlah tepi yang akan dilampirkan dari node baru ke node yang ada; jumlah tepi yang akan ditambahkan pada setiap langkah
Bagaimana saya bisa menghitung pengaturan m untuk menghasilkan grafik yang sebanding?
Berikut ini beberapa referensi:
- Kaskade kegagalan kegagalan dalam jaringan yang saling tergantung, Buldyrev et al. 2010, dengan Informasi Tambahan yang disediakan secara terpisah
- Cluster Kecil dalam Sistem Fisik Cyber, Huang et al. 2014
- Kaskade kegagalan kegagalan dalam jaringan yang saling tergantung, Havlin et al. 2010, ini ada di Arxiv dan agak mengklarifikasi yang pertama
Perhatikan bahwa makalah ini menggunakan "fungsi pembangkit" untuk mempelajari secara analitis beberapa properti dari grafik tersebut. Namun, mereka juga menjalankan simulasi pada model-model itu, sehingga mereka pasti telah menghasilkan jaringan tersebut.
Terima kasih.