WattsStrogatzGraphDistribution

WattsStrogatzGraphDistribution[n,p]

表示具有重连概率 p 的 n 顶点图的 Watts–Strogatz 图分布.

WattsStrogatzGraphDistribution[n,p,k]

表示起始于一个 2k 正则图，重连概率为 p 的 n 顶点图的 Watts–Strogatz 图分布.

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范例

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基本范例  (2)

生成伪随机图：

GlobalClusteringCoefficient 作为重连概率的函数：

范围  (3)

生成简单无向图：

生成伪随机图集合：

计算概率和统计属性：

应用  (3)

Western States Power Grid （西部各州电力网格）可以使用 WattsStrogatzGraphDistribution 建模：

在短均值图距离和高度集群下，该模型捕捉了经验网络的“小世界”特性：

下面是一个100人的村庄中的社交网络，其中每个人平均有20个关系，这个社交网络可以使用 WattsStrogatzGraphDistribution 建模. 求具有最少连接的人的期望关系数目：

具有最少连接的人的期望关系数目：

期望度分隔：

这表示社交网络中传染性疾病传播的简化模型. 该疾病以每步概率 0.4 从受感染的人传播到周边易感人群，而受感染的人复原并且具有抵抗力：

模拟感染传播，查找受感染的人群：

突出显示受感染的人群：

受感染的人群的比率，以传输概率的函数表示：

属性和关系  (5)

顶点数分布：

边数分布：

顶点度的分布：

使用 BinomialDistribution 和 PoissonDistribution 之和求近似：

当重连概率增加时，平均距离迅速降低：

集群系数慢慢降低：

WattsStrogatzGraphDistribution[n,0,k] 是一个 2k 正则图：

对于 n≤2k，它是 (n-1) 正则图：

巧妙范例  (1)

随机着色的顶点：

Wolfram Research (2010)，WattsStrogatzGraphDistribution，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/WattsStrogatzGraphDistribution.html.

文本

Wolfram Research (2010)，WattsStrogatzGraphDistribution，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/WattsStrogatzGraphDistribution.html.

CMS

Wolfram 语言. 2010. "WattsStrogatzGraphDistribution." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/WattsStrogatzGraphDistribution.html.

APA

Wolfram 语言. (2010). WattsStrogatzGraphDistribution. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/WattsStrogatzGraphDistribution.html 年

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