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:<math>PC^t(v)= \frac{1}{N-2}\sum_{s \neq v \neq r}\frac{\sigma_{sr}(v)}{\sigma_{sr}}\frac{{x^t}_s}{{\sum {[{x^t}_i}]}-{x^t}_v}</math>

:<math>PC^t(v)= \frac{1}{N-2}\sum_{s \neq v \neq r}\frac{\sigma_{sr}(v)}{\sigma_{sr}}\frac{{x^t}_s}{{\sum {[{x^t}_i}]}-{x^t}_v}</math>

其中， < math >\sigma_{sr}</math > 是从节点 < math > s </math > 到节点 < math > r </math > 的最短路径的数量总数， < math > \sigma_{sr}(v) </math > 是其中通过节点 < math > v </math > 的路径总数。在时间 < math > t </math > 时，节点的渗流状态用 < math > {x^t}_i </math > 表示，两个特殊情况是当 < math > {x^t}_i=0</math >， 表示在时间<math>t</math>时是非渗流状态，而当 <math>{x^t}_i=1</math>时， 表示在时间<math>t</math>时是完全渗流状态。两者之间的值表示部分渗流状态（例如，在一个城镇网络中，这是该城镇感染者的百分比）。

其中， <math>\sigma_{sr}</math> 是从节点 <math> s </math> 到节点 <math> r </math> 的最短路径的数量总数， <math> \sigma_{sr}(v) </math> 是其中通过节点 <math> v </math> 的路径总数。在时间 <mat > t </math> 时，节点的渗流状态用 <math> {x^t}_i </math> 表示，两个特殊情况是当 <math> {x^t}_i=0</math>， 表示在时间<math>t</math>时是非渗流状态，而当 <math>{x^t}_i=1</math>时， 表示在时间<math>t</math>时是完全渗流状态。两者之间的值表示部分渗流状态（例如，在一个城镇网络中，这是该城镇感染者的百分比）。

渗流路径的权重取决于分配给源节点的渗流水平，前提是源节点的渗流水平越高，源节点的路径就越重要。因此，位于源自高渗流节点的最短路径上的节点可能对渗流更为重要。PC 的定义也可以扩展到包括目标节点的权值。当采用Brandes的快速算法计算''' Percolation centrality渗滤中心性'''时，计算时间复杂度为 < math > O(NM) </math >，如果计算需要考虑目标节点的权值，最高的计算时间复杂度为 < math > O(N^3) </math > 。

渗流路径的权重取决于分配给源节点的渗流水平，前提是源节点的渗流水平越高，源节点的路径就越重要。因此，位于源自高渗流节点的最短路径上的节点可能对渗流更为重要。PC 的定义也可以扩展到包括目标节点的权值。当采用Brandes的快速算法计算''' Percolation centrality渗滤中心性'''时，计算时间复杂度为 < math > O(NM) </math >，如果计算需要考虑目标节点的权值，最高的计算时间复杂度为 < math > O(N^3) </math > 。