ノード数１からノードを一つずつ増やしつつ、ある確率で辺を増やしていく 加えたノードは必ずしも連結しない 連結成分の大きさの変化とその融合の具合を追いかける n.step <- 100 m0 <- 1 g0 <- graph.empty(n=m0,directed=FALSE) g.series <- list() g.seri…

グラフ上のランダムウォーク 所要時間 出会いの時間 ガリガリに痩せた集合と、太った集合

Watts-Strogatzモデル 初期状態として、全ノードが同じ次数の対称なグラフを設定し、そこから、辺の片方の端点を指定の確率でつなぎかえるモデル つなぎかえ確率が0ならば格子 つなぎかえ確率が1ならば「ランダム」なグラフだが、このランダムなグラフはErdo…

ベキ則のグラフをランダムに作成するBarabasi-Albertモデル # barabasi-albert library(igraph) # ノードの付け加え回数 n.step <- 1000 # 初期ノード数 m0 <- 5 # ノードを付け加えるときの辺の数 m <- sample(1:m0,1) print(m) # 初期グラフはエッジなし g…

次数分布 Erdos-Renyi ランダムグラフの次数分布はポアッソン分布 それをRで試してみる library(igraph) Nv <- 10000 E.m <- matrix(0,Nv,Nv) lambda <- runif(1)*3 p <- lambda/Nv E.m[which(upper.tri(E.m))] <- sample(c(0,1),length(which(upper.tri(E.m…

Erdos-Renyi ランダムグラフを作ってみる ランダムグラフはエッジがあるかないかを確率的に決めることでできる その確率を増やしていくと、急に、大きな連結成分ができる Erdos-Renyiランダムグラフとはどんなものか、を知るにはべたべたとソースを書いてみ…

この本は： この本はランダムグラフに関する話題を数学としての確率論からの解説を与え、発見的考察(heuristics)やシミュレーションによる結果に証明を与えたり、それをさらに発展させたりする 関連する数学分野 ランダムウォーク 大偏差原理(Large deviatio…

ランダム グラフ ダイナミクス―確率論からみた複雑ネットワーク作者: リック・デュレット,竹居正登,井手勇介,今野紀雄出版社/メーカー: 産業図書発売日: 2011/12/08メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 1人 クリック: 7回この商品を含むブログ (1件) を見…