无偏度保持的有向二进制网络的随机化
摘要：随机化网络使用一个天真的“接收所有”边交换算法通常是有偏的。在最近对非定向图的结果基础上，我们构建了一个满足非平凡的接受概率的遍历详细平衡马尔可夫链，该链收敛到严格均匀的度量，并且基于保持所有入度和出度的边交换。接受概率也可以推广定义马尔可夫链，以在有向图空间上针对任何其他期望度量生成图形，以产生具有更复杂拓扑特征的图形。通过定义一个针对具有指定度-度相关函数的有向图生成的过程来证明这一点。该理论在合成和生物网络示例上进行了数值实施和测试。
作者：E. S. Roberts, A. C. C. Coolen
论文ID：1112.4677
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2011-12-21