matlab生成无标度网络
时间: 2023-08-13 18:16:21 浏览: 213
生成无标度网络可以使用Matlab中的BA模型(Barabasi-Albert模型)。该模型是一种基于优先连接机制的随机网络生成模型,其生成过程如下:
1. 初始化:从一个初始的m0个节点开始,每个节点都有m0条边。
2. 逐步增加节点:每次引入一个新的节点,节点连接m个现有节点,选择的概率与节点的度数呈正比。
3. 重复步骤2,直到网络大小达到N。
Matlab中可以使用network()函数生成BA模型的无标度网络,具体实现代码如下:
```matlab
N = 1000; % 网络节点数
m0 = 3; % 初始节点数
m = 2; % 新节点连接数
net = network(1); % 创建空网络
net.addnode(m0); % 初始化网络
for i = m0+1:N % 逐步增加节点
idx = randsample(net.nodes, m, true, net.degrees); % 选择与度数成正比的节点
net.addnode(1); % 添加新节点
net.addedge(repmat(i, m, 1), idx); % 连接新节点
end
plot(net); % 可视化网络
```
运行以上代码,就可以生成一个包含1000个节点的无标度网络。
相关问题
无标度网络的matlab代码
无标度网络(Scale-Free Network)是一种重要的复杂网络模型,其度分布呈现幂律分布,具有无尺度特性。在实际应用中,人们需要根据实际场景构建无标度网络并进行分析研究。在此,我提供一个简单的无标度网络的MATLAB代码,供大家参考。
具体实现步骤如下:
1.定义节点数和每个节点所连边的数量:
N=1000; % 总节点数
m=5; % 每个节点所连边的数量
2.构造无标度网络的初始图形:
initGraph=randperm(m+1);
initGraph=initGraph-1;
initGraph=diff(initGraph);
3.生成一个度分布为幂律分布的序列:
seq=[];
for i=1:N
seq=[seq repelem(i,round(m*i^(-1/3)))];
end
4.构建网络的邻接矩阵:
adjMat=zeros(N);
for i=1:N-m
alreadyConnected=sum(adjMat(1:i-1,i)) % 计算已经连接的节点数
numConnected=0;
while numConnected<initGraph(i)
r=randi(length(seq));
j=seq(r);
isNeighbor=sum(adjMat(j,1:i-1));
if(j~=i && ~isNeighbor )
adjMat(i,j)=1;
adjMat(j,i)=1;
seq=[seq seq(j)];
numConnected=numConnected+1;
end
end
end
5.可视化网络:
g=graph(adjMat);
plot(g,'NodeLabel',{},'LineWidth',0.2,'MarkerSize',1,'EdgeAlpha',0.1)
通过以上几步,我们就成功构建了一个无标度网络,并且可以通过plot函数将其可视化。这个代码虽然简单,但可以为大家提供一个了解无标度网络的入门。
幂律为2的无标度网络 matlab,基于Matlab的无标度网络仿真
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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