什么是无尺度网络
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解决时间 2021-03-24 04:48
- 提问者网友:暗中人
- 2021-03-23 08:38
什么是无尺度网络
最佳答案
- 五星知识达人网友:大漠
- 2021-03-23 10:06
路过,暂时保留意见!
全部回答
- 1楼网友:一袍清酒付
- 2021-03-23 11:22
网络有随机网络和无尺度网络,许多网络包括因特网"人类社会和人体细胞代谢网络等,都是无尺度网络。研究无尺度网络,对于防备黑客攻击、防治流行病和开发新药等,都具有重要的意义。
- 2楼网友:鱼芗
- 2021-03-23 10:23
在过去40多年里,科学家惯于将所有复杂网络看作是随机网络。这一思想源于两位匈牙利数学家的研究,他们是卓越的Erdos以及他的密切合作者Renyi。1959年,为了描述通信和生命科学中的网络,Erdos和Renyi提出,通过在网络节点间随机地布置连结,就可以有效地模拟出这类系统。这种方法及相关定理的简明扼要,导致了图论的复兴,数学界也因此出现了研究随机网络的新领域。
随机网络理论有一项重要预测:尽管连结是随机安置的,但由此形成的网络却是高度民主的,也就是说,绝大部分节点的连结数目会大致相同。实际上,随机网络中节点的分布方式将遵循钟形的泊松分布。连接数目比平均数高许多或低许多的节点,都十分罕见。有时随机网络也称作指数网络,因为一个节点连接k个其他节点的概率,会随着k值的增大而呈指数递减。
因此当1998年,我们与美国圣母大学的郑夏雄及Albert合作,开展一个描绘万维网的项目时,我们满以为会发现一个随机网络。原因如下:人们会根据自己的兴趣,来决定将网络文件连结到哪些网站,而个人兴趣是多种多样的,可选择的网页数量也极其庞大,因而最终的连结模式将呈现出相当随机的结果。
然而,实测结果却推翻了这个预测。在这个项目中,我们设计了一个软件,可从一个网页跳转到另一个,尽可能地收集网上的所有连结。虽然这个虚拟机器人仅仅探索了整个万维网的极小一部分,但它组合出来的图景。却揭示了令人惊异的事实:基本上,万维网是由少数高连结性的页面串连起来的,80%以上页面的连结数不到4个。然而只占节点总数不到万分之一的极少数节点,却有1000个以上的连结(一项后续的网络调查显示,有一份文件已经被超过200万的其他网页所连结!)。
我们在计算恰好拥有k个连结的万维网页面的数目时,发现网页的连结分布遵循所谓的"幂次定律":任何节点与其他k个节点相连结的概率,与l/k成正比。对于流入的连结而言,n值接近于2,这也就是说,流入连接数只有某站点一半的站点,在网中的数量却有该站点的4倍之多。幂次定律和表征随机网络的钟形分布大相径庭。具体来说,幂次定律不像钟形曲线那样具有一个峰值,而是由连续递减的函数来描述。如果用双对数坐标系来描述幂次定律,得到的是一条直线[见下图随机网络vs无尺度网络]。与随机网络中连结的民主分布不同,幂次定律所描述的,是由少数集散节点(如Yahoo和Google)所主控的系统随机网络中绝对不可能出现集散节点。当我们开始描绘万维网时,原本预期节点会像人类的身高一样遵循钟形分布,但结果却发现有些节点不能如此解释。我们就像突然发现了很多身高百尺的巨人一样,大吃了一惊。因此,我们想出了"无尺度"这样的用语。
随机网络理论有一项重要预测:尽管连结是随机安置的,但由此形成的网络却是高度民主的,也就是说,绝大部分节点的连结数目会大致相同。实际上,随机网络中节点的分布方式将遵循钟形的泊松分布。连接数目比平均数高许多或低许多的节点,都十分罕见。有时随机网络也称作指数网络,因为一个节点连接k个其他节点的概率,会随着k值的增大而呈指数递减。
因此当1998年,我们与美国圣母大学的郑夏雄及Albert合作,开展一个描绘万维网的项目时,我们满以为会发现一个随机网络。原因如下:人们会根据自己的兴趣,来决定将网络文件连结到哪些网站,而个人兴趣是多种多样的,可选择的网页数量也极其庞大,因而最终的连结模式将呈现出相当随机的结果。
然而,实测结果却推翻了这个预测。在这个项目中,我们设计了一个软件,可从一个网页跳转到另一个,尽可能地收集网上的所有连结。虽然这个虚拟机器人仅仅探索了整个万维网的极小一部分,但它组合出来的图景。却揭示了令人惊异的事实:基本上,万维网是由少数高连结性的页面串连起来的,80%以上页面的连结数不到4个。然而只占节点总数不到万分之一的极少数节点,却有1000个以上的连结(一项后续的网络调查显示,有一份文件已经被超过200万的其他网页所连结!)。
我们在计算恰好拥有k个连结的万维网页面的数目时,发现网页的连结分布遵循所谓的"幂次定律":任何节点与其他k个节点相连结的概率,与l/k成正比。对于流入的连结而言,n值接近于2,这也就是说,流入连接数只有某站点一半的站点,在网中的数量却有该站点的4倍之多。幂次定律和表征随机网络的钟形分布大相径庭。具体来说,幂次定律不像钟形曲线那样具有一个峰值,而是由连续递减的函数来描述。如果用双对数坐标系来描述幂次定律,得到的是一条直线[见下图随机网络vs无尺度网络]。与随机网络中连结的民主分布不同,幂次定律所描述的,是由少数集散节点(如Yahoo和Google)所主控的系统随机网络中绝对不可能出现集散节点。当我们开始描绘万维网时,原本预期节点会像人类的身高一样遵循钟形分布,但结果却发现有些节点不能如此解释。我们就像突然发现了很多身高百尺的巨人一样,大吃了一惊。因此,我们想出了"无尺度"这样的用语。
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