...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Journal of physics, A. Mathematical and theoretical >Gradient networks
【24h】

Gradient networks

机译：渐变网络

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Gradient networks are defined (Toroczkai and Bassler 2004 Nature 428 716) as directed graphs formed by local gradients of a scalar field distributed on the nodes of a substrate network G. We present the derivation for some of the general properties of gradient graphs and give an exact expression for the in-degree distribution R( l) of the gradient network when the substrate is a binomial (Erdos-Renyi) random graph, G(N), p, and the scalars are independent identically distributed (i.i.d.) random variables. We show that in the limit N -> infinity, p -> 0, z = pN = const similar to 1, R( l). l- 1 for l < lc = z, i. e., gradient networks become scale- free graphs up to a cut- off degree. This paper presents the detailed derivation of the results announced in Toroczkai and Bassler ( 2004 Nature 428 716).
机译：梯度网络（Toroczkai和Bassler 2004 Nature 428 716）定义为由分布在衬底网络G节点上的标量场的局部梯度形成的有向图。我们介绍了一些梯度图的一般性质，并给出了当底物是二项式（Erdos-Renyi）随机图，G（N），p和标量是独立的均匀分布（iid）随机变量时，梯度网络的度内分布R（l）的精确表达式。我们证明在极限N->无穷大，p-> 0，z = pN = const类似于1，R（l）。当l

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号