Optimal Degree Distribution of Scale-Free Networks
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资源说明:本文探讨了基于度优化的无尺度网络的鲁棒性,并提出了两个最优方案:一个是基于双步度的最优方案,另一个是基于度分布熵的最优方案。这两个最优方案用于分析无尺度网络的连通性。通过重建这两个最优方案,可以获得相应参数的最优值,并且可以在本文中提出最优设计程序。由于这两个最优程序用于研究度分布的均匀性,因此,最优值也可以用于评估无尺度网络的鲁棒性。 在介绍部分,作者首先指出复杂网络在我们日常生活中的重要性日益增加,它们的安全性影响着现代社会的许多方面,例如电网、交通网络、社会经济系统等。复杂网络可以描述许多系统,范围从自然界、经济系统到我们的社会系统。自从发现小世界网络以来,它们的行为和无尺度特性已经吸引了全世界的关注。已经认识到许多网络具有无尺度属性,这意味着无尺度网络的度分布遵循幂律分布。最近,在许多领域,尤其是复杂网络领域,涌现了许多新概念和方法来研究无尺度网络。这些方法的关键点在于,它们可以用来研究拓扑节点和其他节点之间的信息流动。 文章首先明确了研究对象为无尺度网络,这是一种特殊的复杂网络,其核心特性是网络中节点的度分布遵循幂律分布。幂律分布意味着网络中少数节点具有大量的连接,而大部分节点只有少量连接。这种网络结构在真实世界的许多系统中都有所体现,例如互联网、社交网络、生物网络等。 接着,文章提出了研究无尺度网络鲁棒性的两种方法,一种是基于双步度的方法,另一种是基于度分布熵的方法。鲁棒性是衡量网络抗攻击或错误的能力,双步度和度分布熵的优化可以揭示网络中连接结构的特性,从而分析网络在面对攻击时的稳定性和恢复能力。 文章中还提到了设计最优程序的重要性。最优程序指的是通过参数优化达到某个特定目标的方法。在无尺度网络的研究中,最优程序可以帮助我们识别出能够优化网络结构,从而增强网络鲁棒性的参数配置。这种优化可能涉及到调整网络中节点的连接策略,或是改变网络增长和演化的方式。 此外,文章提到了无尺度网络的一个关键特性:不均匀的度分布。这意味着网络中存在少数“枢纽”节点,这些节点具有高连接度,而大多数节点的连接度相对较低。作者指出,通过研究这种不均匀性,可以更深入地了解无尺度网络的稳健性,进而评估和改进网络的鲁棒性。 文章的作者来自不同的机构,他们将从电气工程自动化、政府管理和地方政府的角度来综合研究无尺度网络。这种跨学科的合作有助于全面地审视和解决网络鲁棒性的问题。 文章的关键词包括无尺度网络、鲁棒性、双步度和熵,这四个关键词概括了文章的主要研究内容和方向。无尺度网络是研究的核心对象,鲁棒性是研究的主要目标,双步度和熵则是实现目标所采用的关键方法。通过这些方法的分析和优化,研究者期望能够得到无尺度网络最优度分布的设计方案,为实际网络的设计和改进提供理论依据。
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