×

N星网络演化模型的泰勒幂律。 (英语) Zbl 1427.05208号

总结:泰勒幂律表明方差函数按幂律衰减。在生态学中观察到物种的种群密度。对于随机网络,另一个幂律,即幂律度分布被广泛研究。本文考虑随机网络的原泰勒幂律。给出了N星网络演化模型泰勒幂律渐近成立的精确数学证明。

MSC公司:

05C80号 随机图(图形理论方面)
05C82号 小世界图形、复杂网络(图形理论方面)
90磅15英寸 运筹学中的随机网络模型
33B15号机组 伽玛、β和多囊膜功能
62E10型 统计分布的特征和结构理论
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

参考文献:

[1] Backhausz,A。;Móri,T.F.,基于3种交互作用的随机图模型中的权重和度数,《数学学报》。挂。,143/1, 23-43 (2014) ·Zbl 1324.05184号
[2] Barabási,A.L.,《网络科学》(2016)·Zbl 1353.94001号
[3] Barabási,A.L。;Albert,R.,《随机网络中尺度的出现》,《科学》,286509-512(1999)·Zbl 1226.05223号
[4] Bollobás,B。;O.M.Riordan。;斯宾塞,J。;Tusnády,G.,无标度随机图过程的度序列,随机结构。算法,18,279-290(2001)·Zbl 0985.05047号
[5] Chung,F。;Lu,L.,复杂图和网络(2006)·Zbl 1114.90071号
[6] 科恩,J.E。;Bohk-Ewald,C。;Rau,R.、Gompertz、Makeham和Siler模型解释了人类死亡率数据中的泰勒定律,Demogr。第38号决议,773-842(2018)
[7] 科恩,J.E。;徐,M。;Schuster,W.S.F.,《随机乘法人口增长预测和解释泰勒波动标度幂律》,Proc。R.Soc.B,280,20122955(2013)
[8] 库珀,C。;Frieze,A.,网络图的一般模型,随机结构。算法,22311-335(2003)·Zbl 1018.60007号
[9] de Menezes,医学硕士。;Barabási,A.L.,《网络动力学中的波动》,《物理学》。修订稿。,92, 028701 (2004)
[10] Durrett,R.,《随机图动力学》(2007)·Zbl 1116.05001号
[11] Z.艾斯勒。;巴托斯,I。;《复杂系统中的波动标度:泰勒定律及其以外》,高等物理学。,57/1, 89142 (2008)
[12] Fazekas,我。;Porvázsnyik,B.,n交互随机图模型中权重和度的极限定理,开放数学。,14/1, 414-424 (2016) ·Zbl 1346.05269号
[13] 法泽卡斯,I。;Porvázsnyik,B.,n交互随机图模型中度和权重的无标度特性,J.Math。科学。,214/1, 69-82 (2016) ·Zbl 1360.05153号
[14] 法泽卡斯,I。;诺萨利,C。;Perecsényi,A.,n星网络演化模型,J.Appl。概率。,56/2, 416-440 (2019) ·Zbl 1416.05258号
[15] Morris,C.N.,具有二次方差函数的自然指数族,《Ann.Stat.》,10/1,65-80(1982)·Zbl 0498.62015号
[16] Prudnikov,A.P。;Brychkov,Y.A。;Marichev,O.I.,积分与级数(1986)·Zbl 0606.33001号
[17] Sridharan,A。;高,Y。;Wu,K。;Nastos,J.,《IEEE INFOCOM会议录》(2011年)
[18] Taylor,L.R.,《加总、方差和均值》,《自然》,189,732-735(1961)
[19] van der Hofstad,R.,《随机图和复杂网络》(2017)·Zbl 1361.05002号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。