用斯皮尔曼系数衡量网络的度相关
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 复杂网络的基本统计描述 | 第12-26页 |
| 1.1 网络的定义 | 第12-18页 |
| 1.1.1 数学描述 | 第13-14页 |
| 1.1.2 节点的度和度分布 | 第14-15页 |
| 1.1.3 度相关 | 第15-16页 |
| 1.1.4 路径长度 | 第16-17页 |
| 1.1.5 聚类系数 | 第17页 |
| 1.1.6 介数 | 第17-18页 |
| 1.1.7 社团 | 第18页 |
| 1.2 几种典型的网络模型 | 第18-26页 |
| 1.2.1 规则网络 | 第18-20页 |
| 1.2.2 ER随机网络 | 第20-21页 |
| 1.2.3 WS小世界网络 | 第21-22页 |
| 1.2.4 BA无标度网络 | 第22-26页 |
| 第二章 用斯皮尔曼系数衡量网络的度相关 | 第26-36页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 用斯皮尔曼次序相关系数衡量网络的度相关 | 第26-34页 |
| 2.2.1 皮尔逊相关系数 | 第26-29页 |
| 2.2.2 斯皮尔曼次序相关系数 | 第29-30页 |
| 2.2.3 归一化的斯皮尔曼次序 | 第30-32页 |
| 2.2.4 归一化斯皮尔曼次序的相关系数 | 第32页 |
| 2.2.5 与其他相关系数的比较 | 第32-34页 |
| 2.3 小结 | 第34-36页 |
| 第三章 归一化斯皮尔曼次序的应用 | 第36-50页 |
| 3.1 归一化斯皮尔曼次序满足线性关系 | 第36-40页 |
| 3.1.1 归一化斯皮尔曼次序的平均值 | 第36-37页 |
| 3.1.2 理想的连续近似 | 第37-39页 |
| 3.1.3 模拟和实证结果 | 第39-40页 |
| 3.2 生成特定度相关系数的网络 | 第40-48页 |
| 3.2.1 度相关网络联合概率分布的指数模型 | 第43-46页 |
| 3.2.2 高斯函数形式 | 第46页 |
| 3.2.3 计算复杂度分析 | 第46-48页 |
| 3.3 小结 | 第48-50页 |
| 第四章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第58页 |
