![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=1739534351-UHl1F1KdkGr78YB8B0IBkMxIzRi9VYBF-0-6aeb4ef0e1ee13d7e04f0726e5530706)
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=1739534351-uWOHkocduUPO2ntBxhVi9W4nwyFSKV4b-0-55327c232b295a3da7314dd388195e74)
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=1739534351-JsC8iM1lGrhgG44DrxDQ57towdpjX504-0-b7d111facb9f31eaa14273783d334882)
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=1739534351-szUWIMghpb9mGzp7kA6JDQBxu5QaU4TZ-0-f64f72424628b8ac9dd8aa21e4ee2e8d)
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=1739534351-9iJiHnT99hKPglwaX2knMBC6mLpUe679-0-6fd98f67746f9f7061ca0a89e03bfbd6)
分布的均值(一阶矩)为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P116_206354.jpg?sign=1739534351-tKO0FdB0nX1OjE59TS9JtRgaUznb3ZOW-0-e1b44e33b0c753dd4baf5268323f3f94)
其二阶矩为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P116_206356.jpg?sign=1739534351-GhQhIVq36gyS5q30awkfk3aFsHNAS2OV-0-066d54184cb34b630da374499b4389d0)
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=1739534351-2Rhyh7jv95qAsXRiHzeqn4ELHeXGkaEm-0-50859f04b45ba7f3e2d0135357755124)
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=1739534351-IS971Ek2bRQdDIoMxLfBvpvfUrF0EUx5-0-613ef207f7122816197876dbd8d0a35d)
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。