BA无标度网络、随机图、WS小世界网络、NW小世界网络、最近邻耦合网络、平均路径长度、度分布、聚类系数

资 源 简 介

BA无标度网络、随机图、WS小世界网络、NW小世界网络、最近邻耦合网络、平均路径长度、度分布、聚类系数

详 情 说 明

复杂网络模型是研究现实世界中各种系统（如社交网络、互联网、生物网络）的重要工具。Matlab提供了强大的计算能力，可以高效实现多种经典网络模型的构建和分析。

BA无标度网络模拟具有幂律度分布特性的网络，这类网络中少数节点会拥有大量连接，而大多数节点只有少量连接。其构建过程通常从少量初始节点开始，通过优先连接机制逐步扩展网络规模。

随机图模型（如ER模型）假设节点间连接完全随机，形成泊松度分布。与之对比，WS和NW小世界网络则介于规则网络和随机网络之间：WS模型通过对规则网络进行随机重连实现，NW模型通过随机添加边实现，二者都能产生较短平均路径长度和较高聚类系数的特性。

最近邻耦合网络是最基础的规则网络模型，每个节点只与固定数量的邻近节点相连。分析这类网络时，平均路径长度反映信息传递效率，度分布描述网络连接异质性，聚类系数则衡量节点邻域的紧密程度。这些指标共同构成了网络特征的量化分析框架。