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===Random network===
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=== Random network 随机网络 ===
    
{{Main article|Erdős–Rényi model}}
 
{{Main article|Erdős–Rényi model}}
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Using <math>\langle k^2 \rangle = \langle k \rangle(\langle k \rangle+1)</math> for an [[Erdős–Rényi model|Erdős–Rényi (ER) random graph]], one can re-express the critical point for a random network.
 
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Using <math>\langle k^2 \rangle = \langle k \rangle(\langle k \rangle+1)</math> for an [[Erdős–Rényi model|Erdős–Rényi (ER) random graph]], one can re-express the critical point for a random network.<ref name="NetworkBook">ALBERT-LÁSZLÓ BARABÁSI. Network Science (2014).</ref>
      
Using <math>\langle k^2 \rangle = \langle k \rangle(\langle k \rangle+1)</math> for an Erdős–Rényi (ER) random graph, one can re-express the critical point for a random network.
 
Using <math>\langle k^2 \rangle = \langle k \rangle(\langle k \rangle+1)</math> for an Erdős–Rényi (ER) random graph, one can re-express the critical point for a random network.
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利用随机图的 < math > > langle k ^ 2 rangle = langle k rangle (langle k rangle + 1) </math > ,可以重新表示随机网络的临界点。
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使用 <math>\langle k^2 \rangle = \langle k \rangle(\langle k \rangle+1)</math> 表示Erdős-Rényi(ER)随机图,可以重新表达随机网络的临界点。
 
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<math>
      
<math>
 
<math>
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《数学》
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\begin{align}
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  −
\begin{align}
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开始{ align }
      
f_c^{ER}=1-\frac{1}{\langle k \rangle}
 
f_c^{ER}=1-\frac{1}{\langle k \rangle}
  −
f_c^{ER}=1-\frac{1}{\langle k \rangle}
  −
  −
1-frac {1}{ langle k rangle }
  −
  −
\end{align}
  −
  −
\end{align}
  −
  −
结束{ align }
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  −
</math>
      
</math>
 
</math>
  −
数学
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As a random network gets denser, the critical threshold increases, meaning a higher fraction of the nodes must be removed to disconnect the giant component.
 
As a random network gets denser, the critical threshold increases, meaning a higher fraction of the nodes must be removed to disconnect the giant component.
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随着随机网络的密度增加,临界阈值增加,这意味着必须删除更高的节点分数以断开巨型组件的连接。
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随着随机网络变得越来越密集,临界阈值会增加,这意味着必须删除更高比例的节点才能断开巨型组件的连接。
 
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===Scale-free network===
 
===Scale-free network===
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