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匹配生长随机几何图模型
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2022年1月20日 (四) 21:40的版本
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2022年1月20日 (四) 21:40
→模型的平均场方法求解
第165行:
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当模型运行足够长时间,网络生长到足够大的时候,整个网络会逐渐趋向于一个对称的球形形状。如下图:
当模型运行足够长时间,网络生长到足够大的时候,整个网络会逐渐趋向于一个对称的球形形状。如下图:
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[[File:shape1.png|300px]][[File:shape2.png|300px
|center
]]
+
[[File:shape1.png|300px]][[File:shape2.png|300px]]
这提示我们随着规模的增大,随机模型中的那些局部涨落就会被抹平,所以整个网络趋向于一个普通的欧几里得几何体。于是,我们尝试用平均场方法来对模型进行分析。
这提示我们随着规模的增大,随机模型中的那些局部涨落就会被抹平,所以整个网络趋向于一个普通的欧几里得几何体。于是,我们尝试用平均场方法来对模型进行分析。
第358行:
第358行:
这个分布P<sub>N</sub>虽然无法精确求解,但它的数值近似为一个Zipf定律。于是,我们得到了在稳态情况下,团簇的尺度分布服从Zipf律。
这个分布P<sub>N</sub>虽然无法精确求解,但它的数值近似为一个Zipf定律。于是,我们得到了在稳态情况下,团簇的尺度分布服从Zipf律。
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==基本模型Python代码==
==基本模型Python代码==
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