Varje komplext nätverk (eller grupp av nätverk) presenterar specifika topologiska egenskaper som kännetecknar dess konnektivitet och i hög grad påverkar dynamiken och funktionen hos processer som utförs på nätverket. Analysen, diskrimineringen och syntesen av komplexa nätverk bygger på användning av mätningar som kan uttrycka de mest relevanta topologiska egenskaperna. I den här artikeln presenteras en undersökning av sådana mätningar. Den innehåller allmänna överväganden om komplex nätverkskarakterisering, en kort genomgång av huvudmodellerna och presentationen av de viktigaste befintliga mätningarna organiserade i klasser. Beroende på nätverket och den analysuppgift man har i åtanke, kan en specifik uppsättning funktioner väljas. Förhoppningen är att den aktuella undersökningen ska hjälpa till att identifiera de lämpligaste mätningarna. Karakterisering Representation μ = 1 2 3 M μ μ μ Figur 1: Kartläggningarna från ett komplext nätverk till en funktionsvektorn. Generiska kartläggningar kan användas för att få karakterisering av nätverket i form av en lämplig uppsättning mätningar. Om kartläggningen är inverterbar har vi en komplett representation av den ursprungliga strukturen. men också särskilt intresserat sig för den dynamiska utvecklingen av nätverkstopologin. Med stöd av tillgången till högpresterande datorer och stora datainsamlingar i verkliga nätverk var resultaten, såsom upptäckten av Internets skalfria struktur [10] och WWW [11, 12] av stor betydelse för det ökade intresset för det nya området komplexa nätverk, vars växande betydelse bekräftas av det stora antal relaterade publikationer som har dykt upp under de senaste åren. En bra genomgång av denna utveckling kan erhållas från tre utmärkta undersökningar [13, 14, 15], introduktioner [16, 17, 18, 19] och böcker [20, 21, 22]. En av de främsta orsakerna till att komplexa nätverk har blivit så populära är deras flexibilitet och generalitet för att representera praktiskt taget alla naturliga strukturer, inklusive dem som genomgår dynamiska förändringar av topologi. Faktum är att varje diskret struktur som listor, träd eller till och med gitter kan representeras som grafer. Det är därför föga förvånande att många undersökningar i komplexa nätverk innebär att intressestrukturen representeras som ett komplext nätverk, följt av en analys av de topologiska egenskaperna hos den erhållna representationen som utförs i form av en uppsättning informativa mätningar. Ett annat intressant problem består i att mäta de strukturella egenskaperna hos föränderliga nätverk för att karakterisera hur de undersökta strukturernas konnektivitet förändras under processens gång. Båda dessa aktiviteter kan förstås som inriktade på topologisk karakterisering av de studerade strukturerna. En annan relaterad tillämpning är att använda de erhållna mätningarna för att skilja mellan olika klasser av strukturer, vilket är ett problem inom området för mönsterigenkänning. Även när man modellerar nätverk, är det ofta nödvändigt att jämföra förverkligandet av modellen med verkliga nätverk, vilket kan göras genom att jämföra respektive mätningar. Förutsatt att mätningarna är omfattande (dvs. att mätningarna ska vara en-till-en-eller-inverterbara), stöder det faktum att de simulerade nätverken ger mätningar som liknar dem hos de verkliga motparterna modellens giltighet. Nätverksmätningar är därför nödvändiga som en direkt eller subsidiär resurs i många nätverksundersökningar. Figur 1 visar kartläggningen av ett generiskt komplext nätverk i egenskapsvektorn μ, dvs. en vektor för relaterade mätningar
Analysen av allmänna komplexa nätverk är väl beskriven, t.ex. i REF................................................................................................
Characterization of complex networks: A survey of measurements
{'venue': 'Advances in Physics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics']}