Network coherence in the web graphs
Network coherence in the web graphs
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网络图中的网络一致性
DOI：
10.1016/j.cnsns.2015.03.011
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发表时间：
2015-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Chen, Fangyue
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ding, Qingyan;Sun, Weigang;Chen, Fangyue
网络相干性用来刻画带有加性随机扰动的一致性动态，可以用拉普拉斯谱来描述。在本文中，我们主要得到了网络图中网络连贯性的标度，它具有一个特殊的特征，即它的分维是无穷的。然后我们研究了标度和分维之间的关系。基于网图的结构，我们得到了网图与其对应的等边多边形之间的拉普拉斯矩阵和拉普拉斯特征值的关系。我们还得到了所有非零拉普拉斯本征值的倒数和平方倒数的解析表达式。最后，我们计算了一阶和二阶一致性，发现网络一致性与网络规模N的标度分别为N和N3，这表明标度与网络图的分维无关。此外，网络图中网络一致性的标度比某些分形网络中的网络一致性标度要大。
Network coherence is used to characterize the consensus dynamics with additive stochastic disturbances and can be described by Laplacian spectrum. In this paper, we mainly obtain the scalings of network coherence in the web graphs with a special feature that its fractal dimension is infinite. We then investigate the relationship between the scalings and fractal dimension. Based on the structures of web graphs, we obtain the relationships for Laplacian matrix and Laplacian eigenvalues between web graphs and their corresponding equilateral polygons. We also obtain analytical expressions for the sum of the reciprocals and square reciprocals of all nonzero Laplacian eigenvalues. Finally we calculate first and second order coherence and see that the scalings of network coherence with network size N are N and N 3, which shows that the scalings are not related to the fractal dimension of web graphs. In addition, the scalings of network coherence in web graphs are larger than those performed on some fractal networks.
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影响因子：
1.9
作者：
Qingyan Ding;Wei-gang Sun;F. Chen
通讯作者：
Qingyan Ding;Wei-gang Sun;F. Chen
影响因子：
5.7
作者：
Ren, Wei;Beard, Randal W.;Atkins, Ella M.
通讯作者：
Atkins, Ella M.
DOI：
10.1002/9783527627981.ch2
发表时间：
2009-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
S. Thurner
通讯作者：
S. Thurner
由边缘迭代创建的确定性小世界网络
DOI：
10.1016/j.physa.2005.08.020
发表时间：
2006-05-01
影响因子：
3.3
作者：
Zhang, ZZ;Rong, LL;Guo, CH
通讯作者：
Guo, CH
DOI：
10.1007/b12331
发表时间：
2007-04
期刊：
arXiv: Statistical Mechanics
影响因子：
--
作者：
B. Wacław
通讯作者：
B. Wacław