För de flesta komplexa nätverk, anslutningen mellan ett par noder är resultatet av deras ömsesidiga affinitet och fasthållande. I detta brev kommer vi att föreslå en modell för ömsesidig dragningskraft för att karakterisera viktade nätverk som utvecklas. Genom att introducera den initiala attraktionskraften A och den allmänna mekanismen för ömsesidig dragningskraft styrd av parameter m en, kan vår modell naturligt reproducera skalfria fördelningar av grad, vikt och styrka, som finns i många verkliga system. Dessutom överensstämmer simuleringsresultaten med teoretiska förutsägelser. Intressant nog får vi icke-trivial kluster koefficient C och tonfiskbar grad sortativitet r, beroende på värdena för m och A. Vår modell framstår som en mer allmän modell som förenar karakteriseringen av både olika och disassortativa viktade nätverk. DOI: 10.1103/PhysReve.73.016133 PACS-numrering: 89.75.Hc, 05.65. skab, 87.23.Ge, 87.23.Kg De senaste åren har bevittnat en hel del intresse från fysikgemenskapen för att förstå och karakterisera de underliggande mekanismer som styr utvecklingen av komplexa nätverk. Prototypiska exempel omfattar så många olika som Internet, World Wide Web, de vetenskapliga samarbetsnätverken och de globala flygplatsnäten. Som ett landmärke föreslog Barabási och Albert  en seminal modell som introducerade den linjära preferenslänken för att härma den topologiska utvecklingen av komplexa nätverk. Nätverken är dock långt ifrån en boolesk struktur. Den rent topologiska karakteriseringen kommer att missa viktiga attribut som ofta förekommer i verkliga system. Den trafikmängd som kännetecknar kommunikationssystemens eller den stora transportinfrastrukturens anslutningar är till exempel grundläggande för en fullständig beskrivning av dessa nät. Detta kräver därför användning av viktad nät representation, som ofta betecknas av en viktad adjacency matris med element w ij som representerar vikten på kanten anslutande hörn i och j. I fallet med oriktade grafer, vikter är symmetriska w ij = w ji, som vi kommer att fokusera på. En naturlig generalisering av konnektivitet i fallet med viktade nätverk är den vertex styrka definieras som s i = i =  på j en w ij, där summan går över uppsättningen  på nära-bors av node i en. Denna kvantitet är ett naturligt mått på betydelsen eller centraliteten av en vertex i nätverket. Senast gjorde tillgången till mer fullständiga empiriska data och högre beräkningsförmåga det möjligt för forskare att studera variationen i anslutningsvikterna för många verkliga grafer. Som bekräftas av mätningar, komplexa nätverk har inte bara en skala-fri grad fördelning P-k-k-k-k-k-s med 2 -s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-k-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s-s Högt korrelerad med graden, visar styrkan vanligtvis skala-fri egendom s  på k med  på 1  på 9,13,14. Motiverad av alla dessa fynd, Barrat et al. presenterade en modell för kort VV för att studera tillväxten av viktade nät  på 15. Kontrolleras av en enda parameter kan BBV-modellen producera skalfria egenskaper av grad, vikt och styrka. Men dess disassortativa egendom  och kan knappast ge tillfredsställande tolkningar till sociala nätverk som SCN där naven är mycket benägna att kopplas samman, dvs., diverse blandning. Tidigare modeller, så vitt vi vet, kan generera antingen diverse nätverk  och 17-19 eller disassortativa nätverk, men sällan båda. Här uppstår därför en del frågor: varför är sociala nätverk alla olika, medan alla biologiska och teknologiska nätverk är motsatta? Finns det en allmän förklaring till de observerade oförenliga mönstren, eller representerar den en funktion som måste behandlas i varje nätverk individuellt? Vårt arbete kan kasta lite ljus över dessa frågor. Tidigare nätverksmodeller imponerar ofta på människor en sådan evolutionsbild: redan befintliga noder är passivt fästa av nytillkomna enligt den förmånliga länkningsmekanismen. Detta scenario saknar dock den andra sidan av det faktum att gamla noder kommer att välja de unga samtidigt. Dessutom ignorerar denna evolutionsbild också den universella ömsesidiga dragningskraften mellan befintliga komponenter, vilket leder till att anslutningar skapas och förstärks. Denna idé har delvis återspeglats i studierna av Dorobovtsev och Mendes  och Mendes  på ett sätt som innebär att man kan ta bort en klass av oriktade och oviktade modeller där nya kanter läggs till mellan gamla platser och befintliga kanter. I detta dokument kommer vi att presentera en modell för att studera den viktade nätverksutvecklingen inom ramen för den allmänna mekanismen för ömsesidig attraktion mellan noderna. I motsats till tidigare modeller där vikter tilldelas statiskt 23,24, eller omorganiseras lokalt 15,16, gör vår modell att vikterna kan uppdateras i stor utsträckning. Den kan efterlikna förstärkningen och skapandet av interna förbindelser samt utvecklingen av många infrastrukturnät. I synnerhet kan modellen generera en mångfald av skalfria kvantiteter, icke-trivial kluster egendom, och tonfiskble sortativitetskoefficient, i god överensstämmelse med särdragen i olika verkliga nätverk. Modellen börjar från N 0 = m isolerade noder, var och en med initial attraktivitet A. Varje gång införs en ny isolerad nod n i systemet. Sedan, varje existerande *Electronic
WX Wang m.fl. I Ref föreslogs en modell som bygger på den ömsesidiga dragningskraften.
Mutual attraction model for both assortative and disassortative weighted networks
{'venue': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'journal': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Physics']}