![巴拉巴西网络科学](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/719/28252719/b_28252719.jpg)
2.3 链接数
由同样的参数N和p产生的随机网络,看起来会稍有不同(图2-3)。这种不同不仅体现在详细的节点连接情况上,还体现在链接数L上。因此,给定参数N和p时,判定出所生成随机网络的期望链接数是有价值的。
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P115_12830.jpg?sign=1739516168-oCJstHe2HBqhLQGMn4bMuUhSFBBFVJyd-0-201a8e6e4f2694e4eae832633e525a4f)
图2-3 随机网络是真正随机的
第一行图
参数均为p=1/6,N=12的三个随机网络。尽管参数相同,但这三个网络不仅看上去差别很大,链接数也不同(L=10,10,8)。
第二行图
参数均为p=0.03,N=100的三个随机网络。可以看到,图的底部有一些孤立节点,这些节点的度为k=0。
随机网络恰好有L条链接的概率,是如下三项的乘积:
(1)L个点对之间存在链接的概率,即pL。
(2)剩余N(N-1)/2-L个点对之间没有链接的概率,即(1-p)N(N-1)/2-L。
(3)在所有N(N-1)/2个点对中选择L个点对放置链接,所有可能的选择方式数为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P114_206342.jpg?sign=1739516168-NcinNScpiDIh4CeWc4WGt8yZ81cMrgqQ-0-2f8d983aab6f1836d2c21e42e386af28)
因此,随机网络恰好有L条链接的概率为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P114_206343.jpg?sign=1739516168-6dcTVRNqjTor8c9YGTDfdkrC5dk41W3w-0-834b78fb41c5c4ac300939534b3ebd48)
公式2.1是一个二项式分布(边栏2.3),因此随机网络的期望链接数为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P114_206344.jpg?sign=1739516168-0m2N4oQOQyT6pMuHMcmRhTNr09kadH1m-0-ec6d4f8497da381b97061ce63fb26fbd)
边栏2.3
二项分布:均值和方差
假设我们掷一枚硬币,则得到正面和反面的概率均为p=1/2。假如我们掷N次硬币,有x次正面的概率记为px,则px服从二项分布。一般而言,二项分布用于描述有两个可能结果的N次独立实验中某个结果出现的次数。我们记一种结果出现的概率为p,另一种结果出现的概率为1-p。
二项分布的形式为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P116_206352.jpg?sign=1739516168-lbi6x0xguyJ1ZW7TjLyCdGEZpI1EyuXu-0-4212324c430a0bdad1e7000247c2332c)
分布的均值(一阶矩)为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P116_206354.jpg?sign=1739516168-NLEkLAmfvpIixzto0DqHYk47vIesepjD-0-d7b14a147f9e1527c79c73f69c422e41)
其二阶矩为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P116_206356.jpg?sign=1739516168-spcUVi9WfYH8UYCBpP2pTKTH5azv334Y-0-e4bcd8e4f13b0a8b38f322d1d611008b)
因此,二项分布的标准差为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P116_206357.jpg?sign=1739516168-dg5GaTS2ZwJX1gshXFbgRaCV6dTazaZ3-0-7b7ac6fdc2eb99a08d82872e37696d32)
在刻画随机网络的性质时,公式2.4~公式2.6经常会被使用。
可以看出,是节点对之间存在链接的概率p和链接对总数Lmax=N(N-1)/2(见第1章)的乘积。
根据公式2.2,我们可以得到随机网络的平均度
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P115_206346.jpg?sign=1739516168-NHL3fG4IU44FSRdysIJwstbWZhWBkQEe-0-12a9330ede7e1fe916865babf1911ae4)
也就是说,对于节点数为N的随机网络而言,其平均度是节点对间存在链接的概率p和一个节点最多可能拥有的链接数(N-1)的乘积。
综上所述,由相同参数N和p产生的不同随机网络,其链接数可以不同。链接数的期望值取决于N和p。增大p的值会使随机网络变得更稠密:平均链接数从=0线性增加到Lmax,节点平均度由
=0增加到
=N-1。