论文摘要:
本文首先把二项随机图模型进行了推广,提出了两顶点连接的概率服从拟几何分（略）型.在此基础上利用随机分析理论,分析了此类随机图的几何性质.提出了计算此类随机图的顶点度分布及团聚系数的一种方法,并且给出了计算此类随机图团聚系数的解析式.大量实证研究表明,加权网络具有无权网络中所没有的现象和权重的丰富特性,因此如何构造加权模型来实现这些性质就自然成为加权网络研（略）,因此,本文的第二部分（略）型的基础上提出了一种广义的加权演化网络模型,该模型改变了已有的加权网络中顶点强度的定义,同时把网络的拓扑演化与权重演化相结合建立模型,目的是来探讨加权网络中形成无标度现象的机理.利用连续性理（略）中度分布、点的强度与边的强度均呈现无标度现象,同时利用分析的方法文章给出计算该模型中度分布和点的强度分布的解析式,并把解析的结果与数值模拟的结果作比较,得到与模拟的结果相一致的结论.由于生物网络是从系统和整体角度研究生物学现象的有效方法,因此,在文章的最后一部分,首先构造了一个反映细胞内部蛋白质之间相互作用的生物网络模型,然后利用图值马氏过程及随机网络衍生过程的理论对该模型进行了研（略）模型中节点度分布函...
In this paper, in order （omitted） further the mechanism responsible for complex networks, we extend the binomial random graph model and get a general model on which the connect（omitted）lity between each pair of vertices follows by geometric-like distribution. Wi（omitted）ory of stochastic analysis, we analyze the geometric properties of this model and derive analytical expr（omitted）r the distribution of the degree P(k) and the c（omitted）coefficient of the extended model. The part of the work is an exten...
目录:| 摘要 | 第4-5页 | | ABSTRACT | 第5页 | | 第1章 绪论 | 第8-14页 | | ·复杂网络研究简介 | 第8-11页 | | ·随机图模型 | 第8-9页 | | ·加权网络 | 第9-11页 | | ·加权网络的统计性质 | 第9-10页 | | ·加权网络的演化模型 | 第10-11页 | | ·生物网络及图值马氏过程简介 | 第11-12页 | | ·生物网络简介 | 第11-12页 | | ·图值马氏过程简介 | 第12页 | | ·本文内容安排 | 第12-14页 | | 第2章 理论知识 | 第14-19页 | | ·复杂网络中的一些基本概念与结论 | 第14页 | | ·蛋白质相互作用及随机图衍生过程的一些知识 | 第14-19页 | | ·蛋白质相互作用的一些概念与结论 | 第14-16页 | | ·随机图衍生过程的一些概念与结论 | 第16-19页 | | 第3章 一类随机图聚集系数的计算 | 第19-24页 | | ·拟几何分布随机图模型 | 第19页 | | ·顶点的度分布 | 第19-21页 | | ·聚集系数的计算 | 第21-24页 | | ·顶点聚集系数的计算 | 第21-22页 | | ·随机图的聚集系数的计算 | 第22-24页 | | 第4章 加权演化网络的拓扑特性 | 第24-35页 | | ·加权演化网络模型 | 第24-27页 | | ·点强的概率分布计算 | 第27-30页 | | ·顶点度分布 | 第30-32页 | | ·模型的数值模拟结果 | 第32-35页 | | 第5章蛋白质相互作用演化网络模型 | 第35-41页 | | ·蛋白质相互作用网络模型的建立 | 第35-36页 | | ·模型的主要结果及其分析 | 第36-39页 | | ·节点的度分布 | 第36-39页 | | ·模型的模拟结果 | 第39-41页 | | 第6章 总结与展望 | 第41-42页 | | 参考文献 | 第42-44页 | | 致谢 | 第44-45页 | | 攻读硕士学位期间发表的主要论文 | 第45页 |
|
