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ER随机图模型
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2020年4月28日 (二) 15:45的版本
删除261字节
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2020年4月28日 (二) 15:45
→G(n,p)的性质
第54行:
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因此,尽管确定图中最大团的大小是[https://en.wikipedia.org/wiki/NP-complete NP完全的],但“典型”图中最大团的大小(根据此模型)是非常好理解的。
因此,尽管确定图中最大团的大小是[https://en.wikipedia.org/wiki/NP-complete NP完全的],但“典型”图中最大团的大小(根据此模型)是非常好理解的。
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ER图的连边对偶图是几乎有着相同度分布的图,但具有度相关性,且集聚系数更高。<ref>{{cite journal |last1=Ramezanpour |first1=A. |last2=Karimipour |first2=V. |last3=Mashaghi |first3=A. |date=April 2003 |title=Generating correlated networks from uncorrelated ones |journal=Physical Review E |volume=67 |issue=4 |pages=046107|
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ER图的连边对偶图是几乎有着相同度分布的图,但具有度相关性,且集聚系数更高。<ref>{{cite journal |last1=Ramezanpour |first1=A. |last2=Karimipour |first2=V. |last3=Mashaghi |first3=A. |date=April 2003 |title=Generating correlated networks from uncorrelated ones |journal=Physical Review E |volume=67 |issue=4 |pages=046107 |doi
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2003PhRvE..67d6107R
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cond-mat/0212469
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−
.[https://en.wikipedia.org/wiki/Bibcode
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2003PhRvE..67d6107R
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}}</ref>
==与渗流的关系==
==与渗流的关系==
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