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WS小世界模型 (查看源代码)

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→‎构建小世界网络

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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。

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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==

许许

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