Estoy tratando de reproducir las redes sintéticas (gráficos) descritas en algunos documentos.
Se afirma que el modelo Barabasi-Albert se utilizó para crear "redes sin escala con distribuciones de grado de ley de potencia, ".
es una distribución de probabilidad que devuelve la probabilidad de que un nodo tenga un grado k . Por ejemplo, P A ( 2 ) indica la probabilidad de elegir aleatoriamente un nodo de la red y obtener un nodo con grado 2.
El grado medio de carrera parece ser 4 en un trabajo, con un mínimo de k de 2. No se sabe nada sobre el máximo de k . En el otro documento no se especifica. No parece tan importante definir la red.
Se dan los valores lambda λ, al igual que el número de nodos . Las combinaciones son
- n = 50000, λ = 3, 2.7, 2.3, con en un papel
- n = 4000 y λ = 2.5, o n = 6000 y λ = 3 en el otro documento
Busqué bibliotecas que implementan el algoritmo Barabasi-Albert y parecen requerir diferentes parámetros que lambda y el grado promedio. Uno es NetworkX , otro es GraphStream (implementación aquí ). Trabajan de manera similar y piden:
- n : int - número de nodos
- m : int: número de aristas para adjuntar desde un nuevo nodo a los nodos existentes; la cantidad de bordes que se agregarán en cada paso
¿Cómo puedo calcular la configuración m para generar un gráfico comparable?
Aquí hay algunas referencias:
- Cascada catastrófica de fallas en redes interdependientes, Buldyrev et al. 2010, con una información complementaria proporcionada por separado
- Pequeño racimo en sistemas físicos cibernéticos, Huang et al. 2014
- Cascada catastrófica de fallas en redes interdependientes, Havlin et al. 2010, esto está en el Arxiv y aclara un poco el primero
Tenga en cuenta que estos documentos utilizaron "funciones generadoras" para estudiar analíticamente algunas propiedades de esos gráficos. Sin embargo, también ejecutan simulaciones en esos modelos, por lo que deben haber generado esas redes de alguna manera.
Gracias.
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Respuestas:
EDITAR: OK, tendré que mirar esas referencias. Mientras tanto, descubrí que hay un paquete R llamado igraph que puede hacer lo que quieras. El documento teórico relevante / citado utilizado allí es:
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