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第180行： − 在符号网络中，每个节点都有一个正度和一个负度，分别表示连接到该节点的正边和负边的数量。所以符号网络会有正度分布分布和负度分布。[11][12]+ + + + + + + + + + + +
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|description=图论,图形不变量,网络理论
|description=图论,图形不变量,网络理论
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在[[图]]和网络的研究领域，网络节点的度是它与其他节点的连接数，而'''度分布'''就是整个网络中这些度的概率分布。
在[[图]]和网络的研究领域，网络节点的度是它与其他节点的连接数，而'''度分布 Degree distribution'''就是整个网络中这些度的概率分布。
==定义==
==定义==
== 符号网络的度分布 ==
== 符号网络的度分布 ==
在符号网络中，每个节点都有一个正度(<math>
k_{
+}
</math>)和一个负度<math>
k_{-}
</math> ，分别表示连接到该节点的正边和负边的数量。所以符号网络会有正度分布(<math>
P(k_{+})
</math>)和负度分布(<math>
P(k_{-})
</math>)。
<ref name="10.1038/s41598-021-81767-7">{{cite journal | vauthors = Saberi M, Khosrowabadi R, Khatibi A, Misic B, Jafari G | title = Topological impact of negative links on the stability of resting-state brain network | journal = Scientific Reports | date = January 2021 | pmid = 33500525 | pmc = 7838299 | doi = 10.1038/s41598-021-81767-7 | url = https://www.nature.com/articles/s41598-021-81767-7 }}</ref><ref name="10.1016/j.physa.2014.11.062">{{cite journal | vauthors = Ciotti V | title = Degree correlations in signed social networks | journal = Physica A: Statistical Mechanics and its Applications | date = 2015 | doi = 10.1016/j.physa.2014.11.062 | url = https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378437114010334| arxiv = 1412.1024 }}</ref>