幂律为2的无标度网络 matlab,基于Matlab的无标度网络仿真
时间: 2023-12-10 07:38:59 浏览: 142
基于MATLAB的无标度网络仿真
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无标度网络是一类重要的复杂网络,具有幂律度分布的度分布特征,即节点的度数与概率成幂律关系。在Matlab中,可以使用powerlaw函数来生成度分布符合幂律分布的无标度网络。
下面是一个基于Matlab的无标度网络仿真的示例代码:
```
% 生成无标度网络
N = 1000; % 节点数
gamma = 2; % 幂律指数
m = 4; % 每个节点的平均度数
net = barabasi_albert(N, m, gamma);
% 绘制度分布直方图
deg = sum(net, 2); % 计算每个节点的度数
bins = unique(deg); % 去重得到度数的取值
counts = histc(deg, bins); % 统计每个度数的节点数
loglog(bins, counts/sum(counts), 'o');
xlabel('Degree');
ylabel('P(k)');
title(['Degree Distribution (N=' num2str(N) ', \gamma=' num2str(gamma) ', m=' num2str(m) ')']);
% 绘制网络图
gplot(net, [cos(linspace(0, 2*pi, N))' sin(linspace(0, 2*pi, N))']);
axis equal;
```
上述代码中,使用了Matlab中的barabasi_albert函数来生成无标度网络,该函数的输入参数包括节点数、每个节点的平均度数和幂律指数。生成的网络是一个邻接矩阵,可以用gplot函数绘制网络图。同时,计算每个节点的度数并绘制度分布直方图,可以验证网络的度分布符合幂律分布。
需要注意的是,生成的无标度网络可能存在孤立节点或者不连通的子图,需要根据具体需求进行处理。另外,无标度网络的生成过程是随机的,同样的参数下生成的网络可能会有差异。因此,需要进行多次仿真并取平均值来减少随机性对结果的影响。
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