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第326行:
第326行:
</math> 和一些出度<math>
</math> 和一些出度<math>
k_{out}
k_{out}
−
</math>
分别指代的是指向该节点的边的数量和从该节点指出的边的数量。如果
<math>
+
</math>
,分别指代指向该节点的边的数量和从该节点指出的边的数量。如果
<math>
P(k_{in}, k_{out})
P(k_{in}, k_{out})
</math> 是一个随机选择的具有入出度的节点的可能性。那么分配给这个生成函数的'''<font color="#ff8000">联合概率分布 Joint Probability Distribution</font>'''可以被写成两个变量 <math>
</math> 是一个随机选择的具有入出度的节点的可能性。那么分配给这个生成函数的'''<font color="#ff8000">联合概率分布 Joint Probability Distribution</font>'''可以被写成两个变量 <math>
第415行:
第415行:
使用函数<math>
使用函数<math>
\mathcal{G}(x,y)
\mathcal{G}(x,y)
−
</math>
如前所述,我们可以再次找到入
/出度分布和入/出超量度分布的生成函数。可以将<math>
+
</math>
如上文所述,我们可以再次找到入
/出度分布和入/出超量度分布的生成函数。可以将<math>
G^{in}_0(x)
G^{in}_0(x)
−
</math>
定义为一个随机选择的节点上到达的链接数的生成函数,以及
<math>
+
</math>
设为一个随机选择的节点上到达的链接数的生成函数,以及
<math>
G^{in}_1(x)
G^{in}_1(x)
−
</math>
可以定义为按照随机选择的链接到达一个节点的到达链接数。我们也可以定义生成函数
<math>
+
</math>
可以设为按照随机选择的链接到达一个节点的到达链接数。我们也可以构造函数
<math>
G^{out}_0(y)
G^{out}_0(y)
</math> 和 <math>
</math> 和 <math>
第458行:
第458行:
−
这里,第一个邻居的平均数量math
>
+
这里,第一邻边内点的平均数量math
>
c
c
</math>,或者像之前表示的<math>
</math>,或者像之前表示的<math>
第466行:
第466行:
{\partial \mathcal{G}\over\partial x}\biggl \vert _{x,y=1} = {\partial \mathcal{G}\over\partial y}\biggl \vert _{x,y=1}
{\partial \mathcal{G}\over\partial x}\biggl \vert _{x,y=1} = {\partial \mathcal{G}\over\partial y}\biggl \vert _{x,y=1}
−
</math>
从一个随机选择的节点上可达到的第二邻居的平均数是
<math>
+
</math>
从一个随机选择的节点上可达到的第二邻边内的点的平均数是
<math>
c_2 = G_1'(1)G'_0(1) ={\partial^2 \mathcal{G}\over\partial x\partial y}\biggl \vert _{x,y=1}
c_2 = G_1'(1)G'_0(1) ={\partial^2 \mathcal{G}\over\partial x\partial y}\biggl \vert _{x,y=1}
−
</math>.
这些是从随机选择的节点所达到第一和第二邻居的数量,因为这些方程显然是在
<math>
+
</math>.
这些是从随机选择的节点所达到第一和第二邻近点的数量,因为这些方程显然是在
<math>
x
x
</math>和 <math>
</math>和 <math>
CecileLi
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