Investigation of Triangle Counts in Graphs Evolved by Clustering Attachment

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Рұқсат ақылы немесе тек жазылушылар үшін

Аннотация

Модель кластерного присоединения (КП), предложенная Багроу и Брокманном (2013 г.), может быть использована как инструмент эволюции ненаправленных случайных сетей. В статье вводится обобщенное определение модели КП. Теоретические результаты получены для новой модели КП, которую можно рассматривать как предел прежней, когда параметр модели αстремится к нулю, а параметр ∈=0. Предметом исследования является количество треугольников связанных узлов в графе на шаге эволюции n– важная характеристика кластеризации сети. Доказано, что количество треугольников стремится к бесконечности с вероятностью единица для предложенной модели эволюции при n→∞, а скорость роста среднего количества треугольников EΔn на шаге эволюции n≥2 выше логарифмической. Компьютерное моделирование использовано длямоделирования последовательностей количества треугольников. Данное моделирование основано на обобщенной модели урн Пойа–Эггенбергера,что предложено впервые.

Авторлар туралы

M. Vaiˇciulis

Институт науки данных и цифровых технологий, Вильнюсский университет

Email: marijus.vaiciulis@mif.vu.lt
д-р мат. наук Литва

N. Markovich

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: nat.markovich@gmail.com
д-р физ.-мат. наук Москва

Әдебиет тізімі

  1. Van der Hofstad R. Random Graphs and Complex Networks. Cambridge: Cambridge University Press, 2017. V. 1.
  2. Bollobas B. Random Graphs. Cambridge: Cambridge University Press, 2001. 2nd ed.
  3. Newman M.E.J. Networks. Oxford University Press: Oxford, New York, 2018.
  4. Bagrow J.P., Brockmann D. Natural Emergence of Clusters and Bursts in Network Evolution // Phys. Rev. X. 2013. No. 3. P. 021016.
  5. Newman M.E.J. Random Graphs with Clustering // Phys. Rev. Lett. 2009. No. 103. I. 5. P. 058701.
  6. Qun Liu, Zhishan Dong. Limit laws for the number of triangles in the generalized random graphs with random node weights // Stat. Probab. Lett. 2020. No. 161. P. 108733.
  7. Bobkov S.G., Danshina M.A., Ulyanov V.V. Rate of Convergence to the Poisson Law of the Numbers of Cycles in the Generalized Random Graphs / In Operator Theory and Harmonic Analysis. Springer Proceedings in Mathematics and Statistics, V. 358. Eds. Karapetyants, A.N., Pavlov, I.V., Shiryaev, A.N. Springer: Cham, 2021. P. 109–133.
  8. Garavaglia A., Stegehuis C. Subgraphs in preferential attachment models // Advances in Applied Probability. 2019. No. 51. P. 898–926.
  9. Wang T., Resnick S.I. Consistency of Hill estimators in a linear preferential attachment model // Extremes. 2019. No. 22. P. 1–28.
  10. Fristedt B., Gray L. A Modern Approach to Probability Theory. Boston: Birkh¨auser, 1997.
  11. Ширяев А.Н. Вероятность. М.: Наука, 1989.
  12. Chen M.-R., Kuba M. On generalized P´olya urn models // J. Appl. Probab. 2013. No. 50. P. 1169–1186.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© The Russian Academy of Sciences, 2024