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→集聚系数
</ref>为<math>C(0)=\frac{3(K-2)}{4(K-1)}</math>，因此随着K的增大趋向于<math>3/4</math>，且与系统规模无关；
</ref>为<math>C(0)=\frac{3(K-2)}{4(K-1)}</math>，因此随着K的增大趋向于<math>3/4</math>，且与系统规模无关；
*对于<math>\beta \rightarrow 1</math>的极限情况，集聚系数与经典随机图同阶，<math>C=\frac{K}{N-1}</math>，与系统规模成反比；区间内的集聚系数则十分接近于正则环点阵的系数值，只有在<math>\beta</math>相对较大时才会下降，这就导致了在一定区间范围内平均节点间距离下降迅速，而集聚系数保持相对恒定的情形，也就解释了“小世界”现象。
*对于<math>\beta \rightarrow 1</math>的极限情况，集聚系数与经典随机图同阶，<math>C=\frac{K}{N-1}</math>，与系统规模成反比；区间内的集聚系数则十分接近于正则环点阵的系数值，只有在<math>\beta</math>相对较大时才会下降，这就导致了在一定区间范围内平均节点间距离下降迅速，而集聚系数保持相对恒定的情形，也就解释了“小世界”现象。
*如果我们用巴拉特 Barrat和魏格特 Weigt的方法<ref name=Barrat2000>
*如果我们用巴拉特 Barrat和魏格特 Weigt的方法<ref name=Barrat2000>
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:可得出<math>C'(\beta)\sim C(0)(1-\beta)^{3}</math>
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====度分布====
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