![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=1739562219-UXJreTgIy2pKouae1gThWhUkb7248Rwv-0-c625204f802e6ef47052b9585beade41)
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=1739562219-Gv63HuFS0rBCcUAj4I53X2OzVvoDg0He-0-7d42a89dcb4eda01a86b536668c38210)
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=1739562219-UudIsQZXFDKeuMwumTcjKMgSnUv0LpIp-0-4104da76178fbcb7017b9e9bb3bbd801)
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=1739562219-FGUOMrfpglSFTvucypUh1pPzTgUUQIZ6-0-0f8c86880ce884dc77f7cc8543506006)
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=1739562219-YU1Emm2Vdvx8WbGRNLTU4UFqyZ3N3yzs-0-b75f986c579f05926628c0e40f919641)
分布的均值(一阶矩)为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P116_206354.jpg?sign=1739562219-iMjQx0PHnFsxL6I8hVk87cHq3uns03Wq-0-6c3dda463bbb74bf0637270374e480b4)
其二阶矩为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9E455E/16154823505021006/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P116_206356.jpg?sign=1739562219-4jTHPEoTOYbLU3uEosa4cUop7yiO5Vx3-0-1da859130c28e4b320d263a3eb80f05f)
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=1739562219-9pSRZaDbDTMDpUDG6g89CMLWUWJ39lmp-0-c332f9fea8aba1ffefb5e0299b3d0ec6)
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=1739562219-ZYAQ65IYqiXqrNA3XxJ4RW5Z5Fm6P9Eb-0-ed2f41d200728f7eab2b4cd56268fb6c)
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。