次数差:複雑ネットワークにおける構造的不均一性を特性化するための簡単な尺度【JST・京大機械翻訳】

Farzam Amirhossein; Samal Areejit; Jost Juergen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210108536607 整理番号：22P0184510

次数差:複雑ネットワークにおける構造的不均一性を特性化するための簡単な尺度【JST・京大機械翻訳】

Degree difference: A simple measure to characterize structural heterogeneity in complex networks

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発行年： 2020年08月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ネットワークの大域的トポロジーに導く局所幾何学の特性化への関心増大にもかかわらず,複雑なネットワーク,特に実世界ネットワークの局所構造の理解はまだ不完全である。ここでは,局所ネットワーク幾何学を理解するために,エッジの頂点間の単純,エレガントだが未探索の測度,「度差(DD)を解析した。形式的および概念的観点の両方からのネットワークのDDと大域的な関係との接続を記述し,DDがネットワーク科学における他のそのような手段から得られていない構造特性を明らかにすることができることを示す。典型的には,異なるDDを有するエッジは異なる構造的役割を果たし,DD分布は重要なネットワーク署名である。注目すべきことに,DDは,asortabilityの基本単位である。なぜDDが,グローバルアソータビリティと局所ノードアソータビリティとは違って,混合パターンにおける構造不均一性を特性化できる理由を説明した。合成および実際のネットワークを解析することにより,DD分布を用いて,次数シーケンスおよび大域的アソータビリティを用いて容易に識別できないネットワークを含む異なるタイプのネットワークを識別することができることを示した。さらに,DDがスケールフリーネットワークのトポロジーロバスト性の指標であることを示した。全体として,DDは,定義するのが簡単で,評価が容易であり,他の手段から容易に見られないネットワークの構造特性を明らかにする局所尺度である。【JST・京大機械翻訳】

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グラフ理論基礎

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