satisfy the power-law distribution.

satisfy the power-law distribution. Their method uses the concept of rich getting richer that is also known as preferential attachment. The guiding principle is that when nodes join an existing network, they are likely to connect to existing nodes that already have a high degree, because such nodes are considered more influential and are likely to provide better connectivity to the rest of the network. More precisely, if δ(i) is the current degree of node i in the existing network, then the incoming node will connect to node i with a probability proportional to δ(i). This means that the high-degree nodes are expected to attract more neighbors than the low-degree nodes. We demonstrate here that this policy leads to the creation of a power-law network.
Consider the creation of a network as follows: At time t = 1, a single node appears from nowhere. Thereafter, at each time step, exactly one node is added to the existing network. Let G = (V, E) denote the topology of the graph. A new node j can connect with an existing network via m(m ≥ 1) edges. The probability that the new node j will connect to the existing node i via edge (j, i) is C • δ(i) where C is a constant (Figure 21.4). As a simple case, consider

m = 1 (the resulting topology will be a tree).

Результаты (русский) 2:

удовлетворяет распределению по степенному закону. Их метод использует понятие богатые становятся богаче , который также известен как преимущественной привязанности. Основополагающим принципом является то , что , когда узлы присоединиться к существующей сети, они, вероятно, подключаться к существующим узлам , которые уже имеют высокую степень, так как такие узлы считаются более влиятельными и могут обеспечить лучшую связь с остальной частью сети. Точнее, если δ (I) является текущим степень узла я в существующей сети, то входящий узел будет подключаться к узлу I с вероятностью , пропорциональной б (I). Это означает , что узлы высокого степени , как ожидается, привлечь больше соседей , чем узлы с низкой степени. Мы показываем здесь , что эта политика ведет к созданию сети степенным.
Рассмотрим создание сети следующим образом : В момент времени T = 1, один узел появляется из ниоткуда. После этого на каждом шаге по времени, ровно один узел добавляется к существующей сети. Пусть G = (V, E) обозначим топологию графа. Новый узел J может соединиться с существующей сетью через т (т ≥ 1) ребер. Вероятность того, что новый узел J будет подключаться к существующему узлу I через край (J, I) является C • δ (I) , где С-постоянная (рис 21.4). В простом случае, рассмотрим

т = 1 (полученной топологии будет дерево).

Результаты (русский) 3:

отвечает power-law распределения.их метод использует концепцию богатые богатеют, также известный как преференциальный привязанность.руководящий принцип заключается в том, что, когда узлов к существующей сети, они могут подключиться к существующие узлы, которые уже имеют высокую степень, потому что такие узлы считаются более влиятельной и, вероятно, обеспечивать более эффективную связь с остальной сети.точнее, если δ (я) в настоящее время является степень узел, который я в существующей сети, а затем входящий узел будет подключаться к узел, который я с вероятностью пропорциональна δ (я).это означает, что степень узлов, как ожидается, привлекать больше соседей, чем низкая степень узлов.мы показали здесь, что эта политика приводит к созданию power-law сети.рассмотреть вопрос о создании сети: во время t = 1, единый узел появляется из ниоткуда.после этого на каждый раз шаг, только один узел будет добавлен в существующей сети.пусть g = (V, E) / топология график.новый узел J может соединяться с существующей сети через м - м (1) края.вероятность того, что новый узел J будет подключаться к существующей узел, я через край j, i) c • δ (я), где с является постоянным (диаграмма 21,4).как простой случай, рассмотретьm = 1 (в результате топология будет дерево).