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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
傳統的網路隨機圖模型產生局部樹狀網絡，這意味著所有局部鄰域都採用樹的形式。在这方面，此类模型是非常不现实的，大多数真实网络都具有强烈的非树状邻域，其中包含短环、派系或其他双连通子图。在本文中，我们提出并分析了一类包含一般子图的随机图模型，允许非树状邻域，同时仍然保持许多基本网络属性的可解性。除此之外，我们还给出了巨型组分的尺寸、巨型组分出现的相变位置以及模型生成的网络上的位点和键渗流的渗流特性的解决方案。