MATLAB实现BA无标度网络模型

"该资源提供了一段MATLAB代码，用于构建Barabási-Albert (BA)无标度网络模型。BA模型是复杂网络理论中的一个经典模型，它描述了网络节点随时间增长的幂律分布特性，尤其适用于研究现实世界中许多网络如互联网、社会网络等的结构特征。" 在MATLAB代码中，BA无标度网络的构建主要通过以下几个关键步骤进行： 1. **初始化矩阵**：首先，`m_topo`矩阵用于存储网络的拓扑结构，例如`m_topo[0][1]=1`表示节点0与节点1之间存在边。这里设置了一些初始连接，如节点0与1、2，以及节点1与2之间的连接。 2. **随机种子设定**：`srand((unsigned)time(NULL))`用来设置随机数种子，确保每次运行代码时生成的网络有所不同，除非在同一时间点运行。 3. **用户输入**：通过`m_badlg.DoModal()==IDOK`对话框获取用户输入的节点数量`m_nodesnum`。 4. **初始化度数组**：`degree`数组记录每个节点的度（即与其相连的边的数量）。开始时，前三节点的度分别为2。 5. **计算累积度**：在循环中，`totaldu`累加前`j`个节点的度，然后计算每个节点的累积度概率`du[i]`。 6. **随机选择并连接新节点**：在`while(linked<3)`循环中，使用`lunpandu`函数根据累积度概率选择节点进行连接。如果选择的节点不是新节点且它们之间未连接，就建立连接，更新`m_topo`矩阵和`degree`数组，并增加连接数`m_lines`。 7. **内存管理**：在循环结束后，释放分配的内存`delete[]du`。 这段MATLAB代码实现了BA无标度网络的基本构建过程，通过不断将新节点随机连接到已有节点，模拟了网络中“富者愈富”的现象，即高连接度的节点更可能获得新的连接，形成幂律分布的节点度。这种模型对于理解和分析复杂网络的动态演化具有重要意义。