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'''局部渗滤 Localized Percolation'''指的是去除一个节点的邻居、次近邻等。直到网络中概率为 <math>1-p</math> 的一部分节点被移除。结果表明，对于服从[[泊松分布]]的随机图，其度分布为 <math>p_c=\tfrac{1}{\langle k\rangle}</math> ，和随机删除是一样的。对于其他类型的度分布<math>p_c</math>，局部攻击和随机攻击是不同的。<ref name="ShaoHuang2015">{{cite journal|last1=Shao|first1=Shuai|last2=Huang|first2=Xuqing|last3=Stanley|first3=H Eugene|last4=Havlin|first4=Shlomo|title=Percolation of localized attack on complex networks|journal=New Journal of Physics|volume=17|issue=2|year=2015|pages=023049|issn=1367-2630|doi=10.1088/1367-2630/17/2/023049|arxiv=1412.3124|bibcode=2015NJPh...17b3049S}}</ref>
'''局部渗滤 Localized Percolation'''指的是去除一个节点的邻居、次近邻等。直到网络中概率为 <math>1-p</math> 的一部分节点被移除。结果表明，对于服从[[泊松分布]]的随机图，其度分布为 <math>p_c=\tfrac{1}{\langle k\rangle}</math> ，和随机删除是一样的。对于其他类型的度分布<math>p_c</math>，局部攻击和随机攻击是不同的。<ref name="ShaoHuang2015">{{cite journal|last1=Shao|first1=Shuai|last2=Huang|first2=Xuqing|last3=Stanley|first3=H Eugene|last4=Havlin|first4=Shlomo|title=Percolation of localized attack on complex networks|journal=New Journal of Physics|volume=17|issue=2|year=2015|pages=023049|issn=1367-2630|doi=10.1088/1367-2630/17/2/023049|arxiv=1412.3124|bibcode=2015NJPh...17b3049S}}</ref>（'''阈值函数 Threshold Functions''', <math>\tilde G</math> 的演化）
随机图在概率方法中得到了广泛的应用，它试图证明具有一定性质的图的存在性。通过 '''正则引理 Szemerédi Regularity Lemma'''，随机图上一个性质的存在常常意味着几乎所有图上该性质的存在。
随机图在概率方法中得到了广泛的应用，它试图证明具有一定性质的图的存在性。通过 '''正则引理 Szemerédi Regularity Lemma'''，随机图上一个性质的存在常常意味着几乎所有图上该性质的存在。
在图变换下，随机图的性质可以改变或保持不变。例如，Mashaghi A.等人证明了将随机图转换为其 '''边-对偶图 Edge-Dual Graphs'''（或 '''线图 Liner Graph'''）的变换会产生一个度分布几乎相同，但具有 '''度相关性 Degree Correlations''' 和显著更高的 '''[[聚类系数]] Clustering Coefficent'''的图的集合。<ref>{{cite journal|first1=A.|last1=Ramezanpour|first2=V.|last2=Karimipour|first3=A.|last3=Mashaghi|title=Generating correlated networks from uncorrelated ones|journal=Phys. Rev. E|volume=67|issue=46107|pages=046107|year=2003|doi=10.1103/PhysRevE.67.046107|pmid=12786436|bibcode=2003PhRvE..67d6107R|arxiv=cond-mat/0212469}}</ref>
在图变换下，随机图的性质可以改变或保持不变。例如，Mashaghi A.等人证明了将随机图转换为其 '''边-对偶图 Edge-Dual Graphs'''（或 '''线图 Liner Graph'''）的变换会产生一个度分布几乎相同，但具有 '''度相关性 Degree Correlations''' 和显著更高的 '''[[聚类系数]] Clustering Coefficent'''的图的集合。<ref>{{cite journal|first1=A.|last1=Ramezanpour|first2=V.|last2=Karimipour|first3=A.|last3=Mashaghi|title=Generating correlated networks from uncorrelated ones|journal=Phys. Rev. E|volume=67|issue=46107|pages=046107|year=2003|doi=10.1103/PhysRevE.67.046107|pmid=12786436|bibcode=2003PhRvE..67d6107R|arxiv=cond-mat/0212469}}</ref>
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