复杂网络的matlab仿真

资 源 简 介

复杂网络的matlab仿真

详 情 说 明

复杂网络的MATLAB仿真为研究网络科学提供了强有力的工具，其中无标度网络（BA模型）和小世界网络（WS和NW模型）是两种经典网络模型。

BA模型（Barabási-Albert） 模拟现实中的无标度网络，新加入的节点倾向于连接已有度数高的节点，形成“富者愈富”现象。通过MATLAB可以生成此类网络，并分析其度数分布、聚类系数等特征。BA网络的度数分布呈现幂律特征，说明网络中存在少数高连接度的枢纽节点。

WS（Watts-Strogatz）小世界模型 介于规则网络和随机网络之间，具有高聚类系数和短平均路径长度的特点。NW（Newman-Watts）模型是其变种，通过添加边而非重连边来构造小世界特性。MATLAB仿真可调整重连或添加边的概率，统计其平均路径长度和聚类系数的变化规律。

统计特征对比 度数分布：BA网络为幂律分布，WS/NW网络接近泊松分布。 路径长度：小世界网络的平均路径长度显著短于规则网络，接近随机网络。 聚类性：WS/NW模型保留高聚类性，BA模型聚类系数相对较低。

通过MATLAB仿真，可直观比较不同模型的生成机制与统计特性，为复杂网络研究提供量化依据。