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病毒已经进化到可以干扰中枢蛋白的活动,诸如[https://en.wikipedia.org/wiki/P53 p53],并因此产生有利于病毒复制的细胞行为的巨大变化。渗流理论是分析网络鲁棒性的一个有效方法。
 
病毒已经进化到可以干扰中枢蛋白的活动,诸如[https://en.wikipedia.org/wiki/P53 p53],并因此产生有利于病毒复制的细胞行为的巨大变化。渗流理论是分析网络鲁棒性的一个有效方法。
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==构建小世界网络==
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构建小世界网络的主要机制是[https://en.wikipedia.org/wiki/Watts_and_Strogatz_Model Watts-Strogatz机制]。
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小世界网络也可引入延时<ref name="a18">#X. S. Yang, Fractals in small-world networks with time-delay, Chaos, Solitons & Fractals, vol. 13, 215–219 (2002)
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</ref>,这不仅会产生分形,而且在特定条件下,还会形成混沌<ref name="a19">#X. S. Yang, Chaos in small-world networks, Phys. Rev. E 63, 046206 (2001)
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</ref>,或者在动态网络中转变为混沌<ref name="a20">#W. Yuan, X. S. Luo, P. Jiang, B. Wang, J. Fang, Transition to chaos in small-world dynamical network
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</ref>。
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构造[https://en.wikipedia.org/wiki/Degree_diameter 度直径图](Degree–diameter graph)的方法是:网络中每个顶点的邻居数量是有界的,而网络中从任意给定顶点到其他顶点(网络[https://en.wikipedia.org/wiki/Distance_(graph_theory) 直径])是最小的。构建这样的小世界网络,其实是为寻找临近[https://en.wikipedia.org/wiki/Moore_graph 摩尔边界]的图的秩,而做出的一部分努力。
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Barmpoutis等人给出的从零开始构建小世界网络的另外一种方法<ref name="a21">#[https://en.wikipedia.org/wiki/D.Barmpoutis_and_R.M._Murray D.Barmpoutis and R.M. Murray] (2010). "Networks with the Smallest Average Distance and the Largest Average Clustering". arXiv:1007.4031 Freely accessible [q-bio.MN].</ref>,构建了一种平均距离极小且平均集聚度极高的网络。他们提到了一种复杂度恒定的快速算法,以及不同生成图鲁棒性的度量。根据每个网络的应用,可以从一个这样的“超小世界”网络开始,然后重新连接一些边,或者使用几个这样的小网络作为子图,构筑一个更大的图。
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通过[https://en.wikipedia.org/wiki/Dual-phase_evolution 双相演化](dual-phase evolution)过程,小世界属性可以在社交网络和其他现实世界系统中自然产生。在顶点之间的连接增长受到时间或空间的制约时,小世界网络尤其常见。该机制通常涉及相位之间的周期性变换,其中,在“全局”阶段——连接建立,而在“本地”阶段——连接被移除。
      
==特性==
 
==特性==
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