复杂网络的最短路径回路性质初探
【摘要】：回路对复杂网络上的许多动力学过程(如同步,信息的传递过程等)有着重要影响。本文以最短路径回路为研究对象,定义了μρ和μ两个测度变量来描述网络中最短路径回路的性质。研究发现在相同网络规模的条件下,随机网的最短路径回路性质优于规则网。可见作者定义的两个测度变量是能够描述最短路径回路的性质的。接着,上述测度方法被应用到了一系列实证网络(神经元网络、科学家网络、食物链网络、词语网络(KEDS)等等)。结果发现神经元网络的最短路径回路性质明显优于其他类型的网络,神经元网络的μρ和μ测量值明显大于相同规模随机网。食物链网络和科学家网络的最短路径回路性质有明显的差别,分别类聚在一起,而且两类网络的最短路径回路性质都比规则网差。词语网络(KEDS)的最短路径回路性质与相同规模的随机网一致。
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