1、復雜網絡實驗報告姓名：韋亞勇 學號：152311 專業：計算機技術 時間：2016年1月6日 實驗一【名稱】：規則網絡【數據來源】：教研室網絡拓撲【可視工具】：Gephi【作品簡介】：自然界中存在的大量復雜系統都可以通過形形色色的網絡加以描述。例如，計算機網絡可以看做是計算機通過通信介質如光纜、雙絞線、同軸電纜等相互連接形成的網絡；神經系統可以看做是大量神經細胞通過神經纖維相互連接形成的網絡。類似的還有電力網絡社會關系網絡，交通網絡等。對社會網絡最早研究的是數學界，其基本的理論是圖倫。在網絡中，兩點之間的距離被定義為連接兩點的最短路徑所包含的邊的數目，把所有節點對的距離求平均，就得到了網絡的平

2、均距離。從網絡的拓撲結構來看，常見的規則網絡模型有鄰近耦合網絡，星型網絡，以及完全網絡。下面我將以星型網絡進行分析。星型網絡中中心節點代表的是交換機，其余節點代表的是主機。邊代表的是雙絞線。星型網絡具有以下優點：容易實現、節點擴展、移動方便、維護容易、采用廣播信息傳送方式、網絡傳輸數據快。【研究目的】：進一步了解星型網絡結構的特點，加深對規則網絡的認識，利用網絡分析工具分析規則網絡特點。星型網絡圖：由網絡分析工具統計出以下結果：實驗二【名稱】：隨機網絡【數據來源】：數據堂：【可視工具】：Gephi【作品簡介】： 一個客觀系統的動態運行過程，可以看做是系統之間的轉移過程，當系統從一種狀態轉移到另

3、一種或多種狀態去時，可以取不通的概率。對網絡系統來說，可以理解為從某一節點轉移到其他可節點時具有不同的概率。具有這個特征的網絡，我們稱之為隨機網絡。傳統的隨機網絡（如ER模型），盡管連接是隨機設置的，但大部分節點的連接數目會大致相同，即節點的分布方式遵循鐘形的泊松分布，有一個特征性的“平均數”。連接數目比平均數高許多或低許多的節點都極少，隨著連接數的增大，其概率呈指數式迅速遞減。故隨機網絡亦稱指數網絡。該網絡中，每個節點代表了參加美國2000年橄欖球賽季的高校代表隊，連接兩個節點之間的邊則表示相應的兩支球隊之間至少曾有過一場比賽。粗邊表示兩隊有兩場比賽，也就是半決賽或者決賽時兩隊又進行了一場比

4、賽。【研究目的】：了解隨機網絡在社會領域中的應用，利用網絡分析工具分析隨機網絡特點。隨機網絡圖：由網絡分析工具統計出以下結果：實驗三【名稱】：小世界網絡【數據來源】：數據堂：【可視工具】：pajek【作品簡介】： 1998年, Watts和Strogatz 提出了小世界網絡這一概念，并建立了WS模型。實證結果表明，大多數的真實網絡都具有小世界特性（較小的最短路徑）和聚類特性（較大的聚類系數）。傳統的規則最近鄰耦合網絡具有高聚類的特性，但并不具有小世界特性；而隨機網絡具有小世界特性但卻沒有高聚類特性。因此這兩種傳統的網絡模型都不能很好的來表示實際的真實網絡。Watts和Strogatz建立的小世

5、界網絡模型就介于這兩種網絡之間，同時具有小世界特性和聚類特性，可以很好的來表示真實網絡。在數學、物理學和社會學中，小世界網絡是一種數學之圖的類型，在這種圖中大部分的結點不與彼此鄰接，但大部分結點可以從任一其他點經少數幾步就可到達。若將一個小世界網絡中的點代表一個人，而連結線代表人與人認識，則這小世界網絡可以反映陌生人由彼此共同認識的人而連結的小世界現象。【研究目的】：了解什么是小世界網絡以及小世界網絡的特點，利用網絡分析工具分析小世界網絡特點。由網絡分析工具統計出以下結果：實驗四【名稱】：無標度網絡【數據來源】： pajek data ：http:/vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/data/【可視工具】：pajek【作品簡介】：現實世界的網絡大部分都不是隨機網絡，少數的節點往往擁有大量的連接，而大部分節點卻很少，節點的度數分布符合冪率分布，而這就被稱為是網絡的無標度特性（Scale-free）。將度分布符合冪律分布的復雜網絡稱為無標度網絡。無標度網絡具有嚴重的異質性，其各節點之間的連接狀況（度數）具有嚴重的不均勻分布性：網絡中少數稱之為Hub點的節點擁有極其多的連接，而大多數節點只有很少量的連接。少數Hub點對無標度網絡的運行起著主導的作用。從廣義上說，無標度網絡的無標度性是描述大量復雜系統整體上嚴重不均勻分布的一種內在性質。