聖塔非研究所
摘要 隨機遞歸超圖（RRH）透過在每一步添加一個頂點和一條邊來增長，該邊是透過將新頂點連接到隨機選擇的現
2024-03-12 · 已發表論文 · 更新 2026/03/18 下午03:28
摘要 隨機遞歸超圖（RRH）透過在每一步添加一個頂點和一條邊來增長，該邊是透過將新頂點連接到隨機選擇的現有邊而形成的。該模型是無參數的，新興超圖的幾個特徵允許透過調和數、伯努利數、歐拉數和第一類斯特林數進行簡潔的表達。 RRH 的自然變形產生了令人著迷的隨機超圖成長模型。
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摘要
隨機遞歸超圖（RRH）透過在每一步添加一個頂點和一條邊來增長，該邊是透過將新頂點連接到隨機選擇的現有邊而形成的。該模型是無參數的，新興超圖的幾個特徵允許透過調和數、伯努利數、歐拉數和第一類斯特林數進行簡潔的表達。 RRH 的自然變形產生了令人著迷的隨機超圖成長模型。