Slumpmässiga diagram med föreskrivna grader sekvenser har i stor utsträckning använts som en modell av komplexa nätverk. Genom att jämföra ett observerat nätverk med en ensemble av sådana grafer kan man upptäcka avvikelser från slumpmässighet i nätverksegenskaper. Här går vi kort igenom två befintliga metoder för generering av slumpmässiga grafer med godtyckliga gradsekvenser, som vi kallar "växling" och "matchning" metoder, och presenterar en ny metod baserad på "gå med vinnarna" Monte Carlo metod. Matchningsmetoden kan drabbas av icke-uniform provtagning, medan bytesmetoden inte har någon allmän teoretisk bindning på sin blandningstid. Metoden "gå med vinnarna" har ingen av dessa nackdelar, men är långsam. Det kan dock användas för att utvärdera tillförlitligheten hos de andra två metoderna och, genom att göra detta, vi visar att avvikelserna i byte och matchande algoritmer under realistiska förhållanden är små jämfört med "gå med vinnarna" algoritm. På grund av dess kombination av hastighet och noggrannhet rekommenderar vi att bytesmetoden används för de flesta beräkningar.
mfinder ger flera metoder för att generera slumpmässiga nätverk inklusive bytesmetod, stubbmetoden, och "gå med vinnarna" algoritm REF.
On the uniform generation of random graphs with prescribed degree sequences
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Statistical Mechanics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Biology']}