复杂网络_复杂网络相关代码_复杂网络_源码

clear; clc; %程序运行内存清零 % init data matrix . A=[0,1,1,1;1,0,1,1;1,1,0,1;1,1,1,0]; %起始网络4*4 for u=1:2 %做2次循环以便求出图形的较为光滑 KK(1,199)=0; for L=1:500 % 产生1004*1004矩阵 C=sum(A); %所有节点的度 D=C/sum(C); %所有节点度的概率 E=cumsum(D); %右区间 %C，D，E的长度是相同的，用L表示 L=length(C); %随机选择原始网络里的一个结点 K1=rand; for n=1:L if(K1<E(n)) i=n; break; end end m=1; E1= cumsum (D); %右区间一维矩阵 E1(i)=0; %随机选中根接点M的度的概率置0 随机选择M的邻接点H1 K2=rand; q=0; for a=1:2 %判断如果选中一维矩阵的最后一个的处理方式 for n=1:L if(K2<E1(n)) i1=n; q=1; break; end end if (q==0) i1=n-1; end a=a+1; end m=2; E2=cumsum(D); %右区间一维矩阵 E2(i)=0; %被选中的邻接点H1的度的概率置0 随机选择H1的邻接点H2 E2(i1)=0; K3=rand; q=0; for a=1:2; for n=1:L if(K3<E2(n)) i2=n; q=1; break; end end if (q==0) i2=n-1; end a=a+1; end L=L+1; A(L,L)=0; %新增节点扩展矩阵 A(i1,L)=1; A(L,i1)=1; A(i2,L)=1; A(L,i2)=1; H1=sum(A); end H1; i=0; %以下是求49个节点度的平均选择的概率KK for k=2:200 M=0; for q=1:504 if(k==H1(q)) M=M+1; end end i=i+1; K(i) =M/504; end KK=K+KK; end KK=KK/2; K; for k=2:500 %理论值 KKP1(k)=2*2*(2+1)/(k*(k+1)*(k+2)); KKP2(k)=2*2*2*(2+1)/(k*k*(k+1)*(k+2)); end %------------------------------------------- S=sum(K); %扩展值 KKP1(2)=KK(1); KKP2(2:1:500); subplot(2,2,1), plot(KK,'b-'),title('图1(m=2 扩展值:随机选择节点的度的概率随节点的度的变化曲线)'); Xlabel(' X（节点的度）') ; Ylabel('Y（节点度的概率）') ; grid on; subplot(2,2,2), plot(KKP1,'r-'),axis ([0,500,0,0.4]);title(' 图2( m=2 理论值:随机选择节点的度的概率随节点的度的变化曲线）') Xlabel('X（节点的度）') ; Ylabel('Y（节点度的概率）') ; grid on ; subplot(2,2,4), plot(KKP2,'r-'),title('图3( m=2 理论模型聚集系数变化曲线');%------理论模型聚集系数变化曲线 Xlabel(' X（节点的度）') ; Ylabel('Y（节点度的概率）') ; grid on; K; W=1; for k=2:500 CC(k)=2*2*2*(2+1)/(k*k*(k+1)*(k+2)); % ------------聚集系数理论值计算 CCC(k)=2*(k-1)/k; % ------------------------------------聚集系数扩展值计算 W=W+1; end CC=sum(CC); %-----------------------------------------聚集系数理论值 CCC1=sum(CCC); % ------------------------------------聚集系数扩展值 subplot(2,2,3), plot(CCC,'b-'),title('图3( m=2 扩展模型聚集系数变化曲线)'); Xlabel(' X(节点的度) ') ; Ylabel('Y（聚集系数）'); grid on;