复杂网络研究

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复杂网络
——李怡 胡金晓 姜思伽 朱敏
小组分工
引入
首先,神马是复杂网络nia?
百度是这样告诉我们
的:
复杂网络(Complex
Network),具有自组织、自
相似、吸引子、小世界、无标
度中部分或全部性质的网络称
为复杂网络。
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生活中的复杂网络
• 1)社会网络
• – 人际关系网,email通讯网,企事业关系网,金融关系网,论文引
用,科研合作网
•
•
•
•
•
•
2)信息网络
–WWW,Internet,计算机共享,专利使用网
3) 交通运输网
–航线网,铁路网,公路网,自然河流网
4)生物网
–食物链网,生物神经网,新陈代谢网,蛋白质网,基因网络,
细胞网
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• 1736 欧拉 哥尼斯堡七桥
Euler
(1707~1783),瑞
士数学家 ,图论之
父
1736年,七
桥游戏
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• 1736 欧拉 哥尼斯堡七桥
一笔画问题
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• ER随机图理论
Erdǒs和Rényi的最重要的发现是:ER
20世纪60年代,由两位匈牙利数学家Erdǒs
随机图的许多重要性质都是突然涌现的。也就是
和Rényi建立的随机图理论(random graph
说,对于任一给定的概率p,要么几乎每一个图
theory)被公认为是在数学上开创了复杂网
都具有某个性质Q(比如说,连通性),要么几
络理论的系统性研究。
乎每一个图都不具有该性质。
在20世纪的后40年中,随机图理论一直
是研究复杂网络的基本理论。
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• 小世界的实验
六度分离
20世纪60年代美国哈佛大学的社会心理学家
Stanley Milgram通过一些社会调查后给出的推
断是:地球上任意两个人之间的平均距离是6。
这就是著名的“六度分离”(six degrees of
separation)推断。
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• 小世界的实验
Bacon数
发现: 在曾经参演的美国电影演员
中,没有一个人的Bacon数超过4。
截止到实验前,世界电影史上共产生了大约23万部电影,
78多万名电影演员。
为了检验“六度分离”的正确性,小世界实
Kavin Bacon在许多部电影中饰演小角色。
验—Bacon数。美国Virginia大学计算机系的
几年前,Virginia
大学的计算机专家Brett Tjaden设计了一个
科学家建立了一个电影演员的数据库,放在
游戏,他声称电影演员Kevin
Bacon是电影界的中心。
网上供人们随意查询。网站的数据库里目前
在游戏里定义了一个所谓的Bacon数:随便想一个演员,
总共存有近60万个世界各地的演员的信息以
如果他(她)和Kavin
Bacon一起演过电影,那么他(她)
及近30万部电影信息。通过简单地输入演员
的Bacon数就为1;如果他(她)没有和Bacon演过电影,
名字就可以知道这个演员的Bacon数。
但是和Bacon数为1的演员一起演过电影,那么他的Bacon
数就为2;依此类推。
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• 小世界的实验
Bacon数
http://www.cs.virginia.edu/oracle/
通过简单地输入演员名字就可以知道这个演员的bacon数。
对78万个演员所做的统计:演员的最大
Bacon数仅仅为8,平均Bacon数仅为2.948
豪门夜宴
周星驰
死亡游戏
洪金宝
Trapped
Colleen
Kevin Bacon
Camp
这样周星驰的Bacon数为3。
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• 小世界的实验
•
•
Erdos数
•
Paul Erdos((1913-1996):是出生于匈牙利的犹太籍
数学家,被公认为20世纪最伟大的天才之一。
Erdos毕生发表的论文超过1500篇(在数学史上仅次于
欧拉(Euler ,1707-1783)),超长的合作者名单,合作
者超过450位。但若加上别人所做但曾获他关键性提示
之论文,则他的论文应有数万篇。
"Mathematical Reviews" 曾把数学划分为大约六十个
分支,Erdos的论文涉及到了其中的40%.
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• 小世界的实验
Erdos数
数学家以下述方式来定义Erdos数:
Erdos本人之Erdos数为0,任何人若曾与Erdos合
写过论文,
则其Erdos数为1。任何人若曾与一位Erdos数为
l(且不曾与有更少的Erdos数)的人合写过论文,
则他的Erdos数为2…
证明Fermat大定理的Andrew Wiles,他的研究方
向与Erdos相去甚远,但他的Erdos数只有3。
Erdos
Andrew
Odlyzko
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Chris
M.Skinner
Andrew
Wiles
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History02
1998.6 Watts和Strogatz 小世界网络模型
• WS小世界模型
(Small World Networks)
《“小世界”网络的集体动力学》Nature
Collective Dynamics of ‘Small-World’
Networks
1999.10 Barabási和Albert 无标度网络模型
• BA无标度模型
(Scale Free Networks)
《随机网络中标度的涌现》Science
Emergence of Scaling in Random Networks
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History02
基本概念

平均路径长度 L

聚类系数C:在简单图中,设节点v的邻集为N(v), |N(v)|=ki,则节
点v的聚类系数定义为这ki个节点之间存在边数Ei与总的可能边数
ki(ki-1)/2之比,即:Ci=2Ei/ki(ki-1)

平均度<k>

度分布函数p(k): 随机选定节点的度恰好为k的概率
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For Example
K=5
C=1
K=5
C=0
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规则网络
一般情况下,
聚集系数较大,
平均最短路径较长。
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ER随机图=完全随机图
一般情况下,
聚集系数较小,
平均最短路径较短。
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• ER随机图:完全随机图 Possion分布
• WS小世界
规则网络较大的聚集系数
随机图较小的平均路径长度
网络增长
偏好链接

•实际网络度分布具有幂律形式 P ( k )  k
•自相似结构:P(k )  (k )   k 
•BA无标度:
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  P(k )
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History02
BA无标度模型的度分布
• 幂律分布——Power Law
P(k )  k

ln P(k )   ln k
=-3
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复杂网络的鲁棒性和脆弱性
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Error and Attack Tolerance
(a)(c)对应ER随机图;(b)(d)对应无标度网络;方块对应随机故障;圆点对应蓄意攻击
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疾病传播的SIS模型
定义
I. 传染病
II.基本状态
• S易感状态
• I感染状态
• R免疫状态
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疾病传播的SIS模型
天
花
感
冒
定义
Ⅲ.
传染病模型
• SIS模型
• SIR模型
• SI模型
• SIRS模型
乙
肝
艾
滋
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疾病传播的SIS模型
疾病传播模型的描述
• 模型的传播规则
β
易感 S
感染 I
γ
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疾病传播的SIS模型
• SIS模型的传播方程
ds
   is  i
dt
di
  is  i
dt
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疾病传播的SIS模型
• 三个假设
结论
– 均匀混合假设
– 均匀性假设
– 规模不变假设
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