matlab代码实现复杂网络生成

资 源 简 介

matlab代码实现复杂网络生成

详 情 说 明

复杂网络生成在MATLAB中可以通过多种模型实现，常用的包括随机图（Erdős–Rényi模型）、小世界网络（Watts-Strogatz模型）和无标度网络（Barabási-Albert模型）。这些模型各有特点，适用于不同的研究需求。

随机图模型通过指定节点数和连接概率生成网络，结构简单且易于实现。小世界网络则在规则网络的基础上进行随机重连，兼具高聚类系数和短平均路径的特性。无标度网络则模拟现实中的“富者愈富”现象，节点度分布符合幂律规律。

MATLAB提供了强大的矩阵运算和图形工具，非常适合实现这些网络模型。通过邻接矩阵存储网络结构，可以使用稀疏矩阵优化存储和计算效率。生成网络后，还可以进一步分析其拓扑特性，如平均度、聚类系数和路径长度等。

对于初学者来说，可以从随机图入手，逐步理解复杂网络的生成逻辑，再扩展到更复杂的模型，最终实现自定义网络分析。