复杂网络中最优路径长度分布的缩放
摘要：带有随机权重的随机图中最优路径长度的分布研究（“扰动”）。对于每个链接$i$，我们关联一个权重$a{}_ui = exp(ar{}_i)$，其中$r{}_i$是一个从0到1均匀分布的随机数，参数$a$控制扰动的强度。类似于最优路径的平均长度，我们建议最优路径长度的分布具有一个由表达式$\frac{1}{p{}_c}\frac{ell{}_{\infty}}{a}$控制的通用形式，其中$ell{}_{\infty}$是在强扰动（$a \to \infty$）时的最优路径长度，$p{}_c$是渗透阈值。通过对ErdH{o}s-R''enyi图和无标度图进行数值模拟，我们证实了这个关系。我们通过在单个网络中明确显示不同长度尺度下从强扰动到弱扰动的转变来解释这一现象。
作者：Tomer Kalisk, Lidia A. Braunstein, Sergey V. Buldyrev, Shlomo Havlin, H. Eugene Stanley
论文ID：cond-mat/0508039
分类：Disordered Systems and Neural Networks
分类简称：cond-mat.dis-nn
提交时间：2007-05-23