8.3 复杂网络分析方法ppt课件

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2021n/e3t/w7ork becomes increasingly disordered until CfoHr Ep=N1LaI ll edges are rewired randomly.
9
• Fig. 2 An example of scale-free network.
2021/3/7
• 在复杂网络的研究过程中,人们将网络中的节点用1, 2,…,N表出(注意:网络中的节点个数N可以是动态变 化的,也就是说网络可以而且应该是一个不断演化的过 程),网络建模主要考虑的是点与点之间的连边机制,下 面详细说明一下这四种网络的生成过程。
2021/3/7
CHENLI
7
• (i)规则网络(Lattice):节点个数N为不变的参数,将
这N个编号的节点通过以下的连边机制:每个节点连接到
• 它(的ii)K随临机近网的络节(点ERi)1,i:2节,...,点iK个2 ,数这N为里不K是变一的个参偶数整,数将。这
N个编号的节点通过以下的连边机制:节点 的概率为 p 。
i
和节点
j
连接
• (iii)小世界网络(WS):节点个数N为不变的参数,将 这N个编号的节点通过以下两个过程的连边机制:(1) 初始化:构造一个Lattice网络;(2)随机化:将网络中 的每一条边以概率 p 进行重连(即遍历选取每一条边,固 定边的一个节点,以概率选择另一个节点进行连接)。显 然WS网络是规则网络当 p 0 ,是随机网络当 p 1 。
复杂网络研究的是介于确定和随机之间的现实中的系统。 一个典型的网络由节点和连接两个节点的边组成。很长时 间以来,网络被考虑成点和边的随意集合,在数学上用随 机图表示。近几年,由于计算机数据处理和运算能力的飞 速发展,这种状况发生了根本性的改变。人们开始研究大 规模复杂网络的拓扑结构,研究发现,尽管很多网络具有 明显的复杂性和随机性,但也会出现可以用数学和统计语 言来描述的清晰的模式和规律,其中最重要的是小世界效 应(small-world effect),(Watts & Strogatz, 1998)和无标 度特性(scale-free property),(Barabási & Albert, 1999)。

【原创】社会网络分析 复杂网络 课件 PPT 完整版 图文

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2.渗流模型
2.1应用
Forest fires Power blackouts Social uprisings Financial network collapse Generally best for environments with fixed interactions Stations in power grid Trees in forest Computers in a network A bit harder for financial network that changes, but still useful
2.渗流模型
2.2 三种模型
1. Basic Percolation Model (edge percolation) Assumes people/trees/computers connected on a fixed grid Not necessarily accurate, but closer than random mixing All models are wrong Percolation applied to Forest Fires and Banks (site percolation) Help clarify logic of basic model, see how complicating it a little can generate domain-specific insights Knowledge Growth Model
2.3 基本模型
If there are no open edges, no percolation As number of open edges increases, more likely to see percolation As proportion open edges 1, probability of percolation 1 Simulate this many times! There is a critical threshold

复杂网络 PPT课件

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二十一世纪(二十世纪末),系统成为主要的研 究对象,整合成为主要方法;
整合的方法在于了解细部以后,研究“如何组合”的
问题,这导致复杂网络结构的研究; 如:普列高津的耗散结构理论、哈肯的协同学、混沌 和复杂系统理论、系统生物学、…
复杂系统与复杂网络

复杂系统与复杂网络的概念
系统:集合(具体元素)+ 系统的结构是什么?
统失控等一系列不同网络间的连锁反应。

(4)网络分层结构的复杂性
行政管理网络是具有层结构的,多数网络都有节点的
分层结构,只是在许多网络中没有意识到是一种造成 复杂性的重要结构。
对复杂网络的理解

复杂网络是二十一世纪科学研究的思想和理念, 它启发我们用什么观点理解这个世界:整个世界 以及组成世界的任何细部都是由网络及其变化形 成的; 复杂网络也是研究复杂系统的一种技术和方法, 它关注系统中个体相互作用的拓扑结构,是理解 复杂系统性质和功能的基本方法。
复杂网络 Complex Network
为什么研究复杂网络?

二十一世纪涌现的新现象
互联网是怎样“链”接的? 从一个页面到另一个页面,
平均需要点击多少次鼠标?
美国航空网
城市公共交通网
为什么两者结构差异如此之大? 这种差异是必然还是偶然的? 城市交通涌堵的原因是什么?
• 非典发现在广州,为什么却 在北京爆发呢? • 传染病是怎样扩散和消失的?
互联网 病毒传播网
计算机病毒是怎样传播的? 为什么“好事不出门,坏事 行千里”呢?……
神经网络
生态网络
社交网络
电力网络
电信网络航空网络Biblioteka Facebook 全球友谊图

复杂网络中的博弈

复杂网络中的博弈

2. 小世界网络上的囚徒窘境博弈
2001 年Abramson 和Kuperman 在期刊Physical Review E 第63 卷首先研究了WS 小世界网络上的囚徒窘境博 弈。在他们的模型中,个体采用确定性策略更新规则 :每个个体采用邻居中收益最高者的策略。底层的交 互网络是一个由一维规则环进行断开重连得到的WS 小世界网络。
第八章 复杂网络中的博弈
目录
8.1 引言 8.2 博弈论概述 8.3 复杂网络中的演化博弈 8.4 复杂网络的抗毁性分析 8.5 复杂网络的抗毁性优化和修复策略
8.1 引言
广义上讲,复杂网络中的博弈问题包括:网络的攻击 和安全防护(包括抗毁性分析和优化)、网络中的流 行病(病毒、谣言)传播和抑制、网络的同步和牵制 控制、网络的拥塞和拥塞控制、网络的级联故障和故 障预防控制、网络中个体的合作和竞争
这种情况下达到的精炼贝叶斯纳什均衡解及其求解过 程一般也比较繁难,因此在此不做过多介绍。
8.3 复杂网络的演化博弈
8.3.1 演化博弈简介 8.3.2 演化网络博弈概述 8.3.3 基于囚徒窘境博弈模型的演化网络博弈 8.3.4 基于铲雪博弈模型的演化网络博弈
8.3.1 演化博弈简介
1973 年生态学家Smith 和Price 结合生物进化论与经 典博弈论在研究生态演化的基础上提出演化博弈论的 基本均衡概念—演化稳定策略(evolutionarily stablestragegy,ESS),标志着演化博弈理论的诞生。 此后,演化博弈理论逐渐被广泛地用于生态学、社会 学和经济学等领域。
如果参与博弈的局中人不能或者不被允许达成有约束 力的合作协议,或者虽达成协议但不被遵守,则把这 种博弈称为非合作博弈。
1. 合作博弈与非合作博弈

复杂网络基础8课件

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复杂网络的重要性
揭示现实世界的内在规律
解决实际问题
复杂网络理论可以用于揭示各种自然 现象和社会现象的内在规律,如生态 系统的食物链、社交网络中的人际关 系等。
复杂网络理论可以用于解决许多实际 问题,如网络安全、交通拥堵、疾病 传播等,为政策制定和工程实践提供 理论支持。
推动跨学科研究
复杂网络理论涉及到数学、物理、计 算机科学等多个学科,可以促进这些 学科之间的交叉融合,推动科学技术 的进步。
提高网络鲁棒性的方法
1 2 3
增加冗余节点和边 在网络中增加冗余的节点和边可以提高网络的容 错性和恢复力,从而提高网络的鲁棒性。
优化节点和边的连接结构 优化节点和边的连接结构可以提高网络的连通性 和稳定性,从而提高网络的鲁棒性。
引入超边和超节点 在网络中引入超边和超节点可以提高网络的连通 性和稳定性,从而提高网络的鲁棒性。
技术网络分析
技术网络分析的概

技术网络分析是对技术系统中各 种要素之间相互作用的研究,包 括计算机网络、交通网络等。
技术网络分析的应

技术网络分析在计算机网络管理、 交通规划、故障诊断等领域有重 要作用,有助于提高技术系统的 可靠性和效率。
技术网络分析的工

技术网络分析工具包括Wireshark、 Gephi等,这些工具提供了丰富 的可视化功能和统计分析方法, 方便研究者进行深入分析。
复杂网络的应用领域
社会学
研究社交网络中的人际 关系、信息传播、群体
行为等。
生物学
研究生物体内的分子相 互作用、生态系统的食
物链等。
计算机科学
研究计算机网络的结构 和演化、计算机病毒的
传播等。
物理学

复杂网络

复杂网络

• 哈佛大学美国社会心理学家斯坦利•米尔格 伦(Stanley Milgram)在1967年实验后得出 结论:中间的联系人平均只需要5个,他把 这个结论称为“六度分离”(Six Degrees of Separation); • 六度分离:平均只要通过5个人,你就能与 世界任何一个角落的任何一个人发生联系。 这个结论定量地说明了我们世界的”大 小”,或者说人与人关系的紧密程度; • 六度分离理论一直被作为社会心理学的经 典范例之一。

例:神经网络中的突触有强有弱,可抑制也可兴奋
网络复杂性:即系统内部和系统之间的相互作用可以
看成由节点、边(连接)构成的体系,出现网络复杂 性、小世界特征与无标度特征等。
Hale Waihona Puke 12网络系统的复杂性
(1)结构复杂性
网络连接结构错综复杂、极其混乱,同时又蕴含着丰
富的结构:社区、基序、聚集性、生成规律性等等, 而且网络连接结构可能是随时间变化的。 包括:静态结构的复杂性和结构动态演化的复杂性。 例如:互联网上每天都不停地有页面和链接的产生和 删除。
26
小世界实验 — Erdos数

Fields奖得主的Erdos数都不超过5(只有Cohen和 Grothendieck的Erdos数是5); Nevanlinna奖得主的Erdos数不超过3(只有Valiant的 Erdos数是3); Wolf数学奖得主的Erdos数不超过6(只有V.I.Arnold是6, 且只有Kolmogorov是5); Steele奖的终身成就奖得主的Erdos数不超过4; 其他领域的专家:


比尔盖兹(Bill Gates), 他的Erdos数是4,通过如下途径实现: Erdos--Pavol Hell--Xiao Tie Deng--Christos H. Papadimitriou-William H. (Bill) Gates; 爱因斯坦的Erdos数是2。

复杂网络ppt课件

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介数(Betweenness)
★点介数:网络中通过该节点的最短路径的条数 ★ 边介数:网络中通过该边的最短路径的条数 ★反映了节点或边的作用和影响力。如果一对节点间共有B条不 同的最短路径,其中有b条经过节点i,那么节点i对这对节点的 介数的贡献为b/B。把节点i对所有节点对的贡献累加起来再除以 节点对总数,就可得到节点i的介数。类似的,边的介数定义为 所有节点对的最短路径中经过该边的数量比例。
复杂网络应用
电力系统复杂网络的应用:
电力系统复杂网络受到随意攻击
细胞复杂网络的应用:
肺部细胞形成一个复杂网络
因特网复杂网络的应用:
因特网形成的复杂网络
交通运输复杂网络的应用:






通 网
城 市





复杂网络的统计特征
u 度(degree):节点 i 的度 ki 定义为与该节点连接的其 他节点的数目。
复杂网络的研究历史:
哥尼斯堡七桥——>随机图论——>小世界和无标度网络
v 自组织:如果一个系统靠外部指令而形成组织,就是他组 织;如果不存在外部指令,系统按照相互默契的某种规则, 各尽其责而又协调地自动地形成有序结构,就是自组织。
自相似:一种形状的每一部分在几何上相似于整体,一般对分形而言。
吸引子:相空间(可以表示出一个系统所有可能状态的空间)中稳 定的不动点集。
5)复杂网络的复杂结构 社团结构、层次结构、节点分类结构等。
6)网络控制 关键节点控制、主参数控制和控制的稳定性和有效性。
7)复杂网络建模 机理建模、数据建模和实际系统的复杂网络正向与逆向建模。
8)复杂逻辑网络 逻辑与高阶逻辑定义、分类、判定算法,高阶逻辑的实际 意义等等。

复杂网络理论和应用研究-PPT课件

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k C N
网络(图)的基本概念
7
2
5
2
5 1 3 7
5
3
1 5
网络(图)的基本概念
节点1到7之间的最短路13,平均路径长度5.47,
平均度为3.4,集群系数为0.48。
3、规则图和随机图
规则图的特征 如果系统中节点及其与边的关系是固定的, 每个节点都有相同的度数,就可以用规 则图来表示这个系统。 随机图的特征 如果系统中节点及其与边的关系不确定, 就只能用随机图来表示这个系统。
因特网是一个复杂网络。(本图绘制于2019年 2月6日,描绘了从某一测试站点到其他约10万 个站点的最短连结路径。图中以相同的颜色来 表示相类似的站点。Nature 2000)
1 引论
复杂网络具有如下5个特征:

网络的大规模性和行为的统计性:网络节点数可以有成百上千万, 甚至更多,超大规模网络的行为具有统计特性。 节点动力学行为的复杂性: 各个节点本身可以是各非线性系统 (可以有离散的和连续微分方程描述), 具有分岔和混沌等非 线性动力学行为。 网络连接的稀疏性:一个有N个节点的具有全局耦合结构的网络 的连接数目为O(N ^2),而实际大型网络的连接数目通常为 O(N)。 连接结构的复杂性: 网络连接结构既非完全规则也非完全随机, 但却具有其内在的自组织规律。 网络的时空演化的复杂性: 复杂网络具有空间和时间的演化复 杂性, 展示出丰富的复杂行为,特别是网络节点之间的不同类型 的同步化运动。
b
d
e
网络(图)的基本概念

节点的度分布是指网络(图)中 ) 度为 k 的节点的概率 p ( k随节点 度 的变化规律。 k
网络(图)的基本概念

复杂网络理论和应用研究PPT课件

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最近的研究文献揭示了复杂网络的许多重 要特性,其中最有影响的是小世界(smallworld)特性和无标度(scale-free)特性。
早期网络模型-ER模型
Erdös和Rényi (ER)最早提出随机网 络模型并对模型进行了深入研究,他们 是用概率统计方法研究随机图统计特性 的创始人。
在模型开始阶段给定N个节点,没有边, 以概率p用边连接任意一对节点,用这样 的方法产生一随机网络。
~ 1.5 Poisson distribution
小世界模型
为了描述从一个局部有序系统到一个随机 网络的转移过程,Watts和 Strogatz (WS)提出了一个新模型,通常称为小 世界网络模型。
WS模型始于一具有N个节点的一维网络, 网络的节点与其最近的邻接点和次邻接点 相连接,然后每条边以概率p重新连接。 约束条件为节点间无重边,无自环。
成的一张图。
中国教科网
中国教科网拓扑结构
网络(图)的基本概念
• 关联与邻接 • 度、平均度 • 节点的度分布 • 最短路径与平均路径长度 • 群系数
网络(图)的基本概念
a
b
c
d
e
网络(图)的基本概念
节点的度分布是指网络(图)中 度为 k的节点的概率 p(k随) 节点
度 的变k化规律。
网络(图)的基本概念
规则图的特征
平均度为3
随机图的特征
节点确定,但边以概率 p任意连
接。 节点不确定,点边关系也不确定。
随机图——节点19,边43
平均度为2.42,集群系数为0.13。
随机图——节点42,边118
平均度为5.62,集群系数为0.133。
4. 复杂网络的演化模型
复杂网络是大量互联的节点的集合,节点 是信息的载体,比如互联网,万维网,以 及各种通信网、食物网、生物神经网、电 力网、社会经济网、科学家合作网等。

《复杂网络简介》课件

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100%
小世界网络
指网络中节点间的平均距离很短 ,即信息在网络中传播的速度很 快。
80%
随机网络
节点和边的出现是随机过程的结 果,网络结构相对均匀。
03
复杂网络的演化
网络演化的基本规律
自相似性
复杂网络在演化过程中表现出 自相似性,即在不同尺度上网 络的结构和性质具有相似性。
无标度性
复杂网络中节点的度分布遵循 幂律分布,即少数节点拥有大 量连接,而大多数节点只有少 数连接。
小世界效应
复杂网络中的节点平均距离较 小,信息在网络中传播迅速。
网络演化的机制
01
02
03
增长
随着时间的推移,网络中 的节点数量不断增加,新 的节点通过与已有节点建 立连接加入网络。
优先连接
新加入的节点更倾向于与 已有节点中连接数较多的 节点建立连接,从而形成 层次结构。
自组织
网络中的节点通过局部规 则和相互作用,在演化过 程中形成复杂的结构和模 式。
复杂网络的重要性
揭示现实世界中复杂系统的内在规律和机制
复杂网络是描述现实世界中复杂系统的重要工具,可以帮助我们 揭示系统内在的规律和机制。
促进跨学科研究
复杂网络涉及多个学科领域,如数学、物理、计算机科学、社会 学等,通过复杂网络的研究可以促进跨学科的合作与交流。
复杂网络的应用领域
01
02
03
04
网络控制的基本概念
1 2
状态反馈控制
通过测量节点的状态,并利用状态反馈控制方法 调整节点的输入,实现网络的控制。
输出反馈控制
通过测量节点的输出,并利用输出反馈控制方法 调整节点的输入,实现网络的控制。
3

复杂网络概述 ppt课件

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ppt课件 7
小世界实验--- Bacon数

在网上有一个网页。网站的数据库里总共存有有783940个世界 各地的演员的信息以及231,088部电影信息。

通过简单地输入演员名字就可以知道这个演员的 bacon 数。目 前比如输入Stephen Chow(周星驰)就可以得到这样的结果: 周星驰在 1991 年的《豪门夜宴 (Haomen yeyan)》 中与洪金宝 (Sammo Hung Kam-Bo) 合作;而洪金宝又在李小龙的最后一部 电影,即 1978 年的《死亡的游戏 ( Game of Death )》 中与 Colleen Camp 合作; Colleen Camp 在去年的电影《Trapped》 中与Kevin Bacon 合作。这样周星驰的Bacon数为3。 对78万个演员所做的统计:演员的最大Bacon数仅仅为8,平均 Bacon数仅为2.948。
ppt课件 6小世界实验--- Bac Nhomakorabean数



截止到几天前,世界电影史上共产生了大约 23万 部电影,78多万名电影演员(参见互联网电影库 ). Kavin Bacon在许多部电影中饰演小角色。 几 年 前 ,Virginia 大 学 的 计 算 机 专 家 Brett Tjaden 设计了一个游戏,他声称电影演员 Kevin Bacon是电影界的中心。 在游戏里定义了一个所谓的 Bacon 数:随便想一 个演员,如果他(她)和 Kavin Bacon 一起演过 电影,那么他(她)的 Bacon 数就为 1 ;如果他 (她)没有和Bacon演过电影,但是和Bacon数为 1 的演员一起演过电影,那么他的 Bacon 数就为 2 ; 依此类推。 发现: 在曾经参演的美国电影演员中,没有一个 人的Bacon数超过4。

复杂网络(度相关性与社团结构)PPT课件

复杂网络(度相关性与社团结构)PPT课件
i 1
.
10
knn (k) 与条件概率和联合概率之间具有如下关系:
knn
kmax
(k)
k 'Pc (k ' | k)
k' kmin
1 qk
kmax
k
'
e k
k
'
k' kmin
如果 knn (k) 是k的增函数,那么就意味着平均而言,度大的 节点倾向于与度大的节点连接,从而表明网络是同配的;反之,
任一条边与某个节点相连的概率与该节点的度成正比,度不相关网
络的条件概率为
Pn
(k
'
|
k
)
Pn
(k)
k 'P(k ' ) k
.
.
9
判断度相关性的更为简洁的方法:计算度为k的节点的邻居节 点的平均度,也称度为k的节点的余平均度,记为 knn (k).
假设节点i的 ki 个邻居节点的度为 kij , j 1,2,...,ki. 我们可以计算节
点i 的余平均度,即节点i的 ki 个邻居节点的平均度 knn i 如下:
1
knn i ki
ki
ki j .
j 1
(egP124图4-4)
假设网络中度为k的节点为 v1, v2,..., vik , 那么度为k的节点的余平 均度可计算如下:
1 ik
knn (k ) ik
k nn vi
显然度分布中已经包含了平均度的信息 k kP(k). k 0 具有相同度分布的两个网络可能具有非常不同的其他性质或行为。eg:P121 为进一步刻画网络的拓扑结构,考虑包含更多结构信息的高阶拓扑特性。
.
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数学上来说,一个节点的集聚系数等于与它相 连的节点中相互连接的点对数与总点对数的比值。 高集聚系数实际上保证了较小的特征路径长度。
17
2. 无标度网络 无标度网络,是指网络的度分布满足幂律分布。
也就是说无标度网络的度分布满足幂律性质,即:
P(d k) k
式中:P(d k) 表示度 d k 的概率, 为幂指
中的节点之间结集成团的程度的指标。 节点i 的群聚系数的定义如下:
Ci
包含节点 i 的三角形个数 以节点 i 为中心的三点组的个数
网络的群聚系数,被定义为各节点群聚系数的平均
值,即:
C 1
N
i
Ci
13
赋权网络(对边赋权),其节点i的群聚系数被定 义为:
Ciw
(ki
1 1)
wij
(
wij
5
(3)从研究方法来说,传统的网络研究,主要依 赖数理推导和作图技巧研究小网络,但是面对数量 级倍增的复杂网络,必须借助于计算机完成大量的 计算和作图任务。
(4)从研究议题而言,复杂网络所涵盖的议题 相当广泛,横跨了自然科学和社会科学等领域。
6
(三)复杂网络的基本统计指标
复杂网络的基本统计指标,包括:度及其分布特 征、平均路径长度、群聚系数、介数等。
9
图8.3.1 两种度分布:泊松分布(a)与幂律分布(b)
10
(2)距离与平均路径长度 在网络研究中,一般定义: 两个节点之间的距离(路径长度)为两个节点
间最短路径的长度; 网络的直径为任意两个节点之间的最大距离; 网络的平均路径长度则是所有节点对之间距离
的平均值,它描述了网络中节点之间的分离程度。
网络的度分布的基础上,可以进一步定义网络的 累计度分布:
Pk (d k) P(s) sk
8
图8.3.1给出了泊松度分布和幂律度分布。 其中,泊松分布是一个山峰形的分布,其平均度 在网络中拥有最大的出现概率,而随着偏离平均度的 程度越大,它出现概率越小。 幂律度分布,则呈现出胖尾的直线分布,表示随 着度数的增加,拥有这样度数的节点数将随之减少。
例如,在庞大的人际关系网络中,人与人相互认 识的很少,但是任何一个人却可以找到一条相当短的路 径,去结识他不认识的距他很远的其他人。这正如麦克 卢汉所说,地球变得越来越小,“地球村”就是对“小 世界”的形象描述。
16
小世界网络的判定准则有两个:
(1)平均路径长度短; (2)高集聚系数。
许多复杂网络尽管节点数目巨大,但节点之间 的特征路径长度则非常小。集聚系数则是用来描述 “抱团”现象的,也就是“你朋友之间相互认识的 程度”。
式中:gk (i, j) 为连接节点i和j,且通过节点k的最短 路径数; g(i, j) 为连接节点i和j的最短路径数。
15
(四)小世界网络与无标度网络
复杂网络,一般具有两个共性,即小世界网络与无 标度网络。
1. 小世界网络 小世界网络,描述了许多复杂网络的一个共性,
即:大多数网络尽管规模很大,但是任意两个节(顶) 点间却存在一条相当短的路径。
j,k)
2
wik
aija jk aik
j
14
(4)介数 介数,分为两种,即节点介数和边介数。节点
(边)的介数,是指网络中所有的最短路径中经过该
节点(边)的数量比例。介数反映了相应的节点或边
在整个网络中的作用和影响力。
节点k的介数,可以通过下式计算:
Bk
(i,
j)
gk (i, j) g(i, j)
(3)连接多样性,节点之间的连接权重存在差异, 且有可能存在方向性。
3
(4)动力学复杂性,节点集可能属于非线性动力 学系统,节点状态随时间发生复杂变化。
(5)节点多样性,复杂网络中的节点可以代表任 何事物,例如,人际关系构成的复杂网络节点代表单 独个体,万维网组成的复杂网络节点代表不同网页。
(6)多重复杂性融合,多重复杂性相互影响,导 致更为难以预料的结果。
第3节 复杂网络分析方法
➢复杂网络理论与方法简介 ➢应用实例:区域气候变化的复
杂网络分析
1
复杂网络(complex network),是复杂系统研 究的拓扑基础。近几年发展起来的复杂网络方法, 是现代复杂性科学的一个重要分支,它为人们认识 系统复杂性提供了一个新的视角。
该分支,以具有自组织、自相似、吸引子、小 世界、无标度中部分或全部性质的网络为研究对象, 主要研究网络的几何性质、拓扑结构,研究网络的 结构稳定性、网络演化的统计规律,以及网络形成 与演化的动力学机制等。
(1)度与度分布 数学图论中定义,网络中一个节点的度,指该节点 拥有的边的个数。 度分布,是指不同的度在网络中出现的概率分布。
通常我们定义网络的度分布 P(k) ,为网络中度数 为k的节点个数占节点总个数的比例。
7
P(k) 也等于在随机一致的原则下挑选出具有节点
度为k的概率。对任一给定的网络,可用直方图来表示, 而这方图就是网络的度分布(以下简称度分布)。
2
一、复杂网络理论与方法简介
(一)复杂网络的概念
简而言之,所谓复杂网络即呈现高度复杂性的网 络。其复杂性主要表现在以下几个方面:
(1)结构复杂,表现在节点数目巨大,网络结构 呈现多种不同特征。
(2)网络进化,表现在节点或连接的产生与消失。 例如Worldwide Network,网页或链接随时可能出现或 断开,导致网络结构不断发生变化。
4
(二)复杂网络与传统网络的区别
复杂网络与传统的图论网络相比较,具有几个方 面的显著不同之处:
(1)以节点的数量来说,传统的网络皆属于小网 络,节点数不过数十个至上百个(特殊情况才会到百 个点),但复杂网络的节点数,少则数千个多则达百 万个,数量的增加使得网络的复杂度大大的提高。
(2)复杂网络给人们带来了一种新视野,让人们 发掘出在复杂的点边关系中所潜伏的规律或普遍存在 的特性,以及其物理学、社会学或生物学意义,这是 以往的传统网络所不及的。
11
网络的平均路径长度的计算公式为
L
1
1 N(N
1)
i j
dij
2
(8.3.7)
式中:dij 表示从节点i到节点j的最短路径长度,
N表示节点总数。式中的定义包含了从每个节点到其 自身的距离(为0),且排除了网络中存在孤立点的 问题。
12
(3)群聚系数 群聚系数,也称集群系数,是用来衡量一个网络
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