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→高维情况
如图：
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在一般的维度d>1的情况下，我们将R(t)定义为t时刻离种子最远的一个存活点到种子的距离。让我们考虑它的生长ΔR。由于在平均场情况下（模型足够大，运行时间足够长），模型网络是一个各向同性的几何图形，因此在每一个单独方向上，模型都相似于一个一维的模型。这样，我们只需要分析任意一个方向即可。如果要想让ΔR>0，那么新的点必然会在最外围点的r半径的d维球内（如上图的阴影区域）。因为每一次新产生的随机点都会均匀地在整个L<sup>d</sup>超立方体内分布。所以，这个新的点落入到这个阴影区域内的概率就会正比于这片区域的面积。当R(t)非常大的时候，这块区域的体积近似于一个半径为r的d维球的一半。因此，ΔR的平均值就是：
在一般的维度d>1的情况下，我们将R(t)定义为t时刻离种子最远的一个存活点到种子的距离。让我们考虑它的生长ΔR。由于在平均场情况下（模型足够大，运行时间足够长），模型网络是一个各向同性的几何图形，因此在每一个单独方向上，模型都相似于一个一维的模型。这样，我们只需要分析任意一个方向即可。如果要想让ΔR>0，那么新的点必然会在最外围点的r半径的d维球内（如上图的阴影区域）。因为每一次新产生的随机点都会均匀地在整个L<sup>d</sup>超立方体内分布。所以，这个新的点落入到这个阴影区域内的概率就会正比于这片区域的面积。当R(t)非常大的时候，这块区域的体积近似于一个半径为r的d维球的一半。因此，ΔR的平均值就是：
于是，网络的半径与t成正比。
于是，网络的半径与t成正比。
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===节点密度===
===节点密度===