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实现Barabasi-Albert方法创建无标度网络

我正在尝试实现一种非常简单的优先附加算法来创建无标度网络.它们具有遵循幂律的度分布,即P(k)~k ^ -g,其中g是指数.下面的算法应该产生指数等于3 +/- 0.1的度分布,我的实现并不是指数更接近2.5 +/- 0.1.我显然不是在某处理解某些东西并继续弄错.

我很抱歉,如果这是在错误的地方,我无法决定它是否应该在stackoverflow或maths.stackexchange.com.

The Algorithm:
Input: Number of Nodes N; Minimum degree d >= 1.
Output: scale-free multigraph
G = ({0,....,N-1}, E)
M: array of length 2Nd
for (v=0,...,n-1)
   for (i=0,...,d-1)
      M[2(vd+i)] = v;
      r = random number selected uniformly at random from {0,.....,2(vd+i)};
      M[2(vd+i)+1] = M[r];
   end
end

E = {};
for (i=0,...,nd-1)
   E[i] = {M[2i], M[2i+1]}
end
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我在C/C++中的实现:

void SF_LCD(std::vector< std::vector<int> >& graph, int N, int d) {
    if(d < 1 || d …
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implementation neural-network

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