Какие математические модели используются для анализа сложных сетей?

Для анализа сложных сетей используются различные математические модели, среди них:

• Модели распространения влияния. computationalsocialnetworks.springeropen.com В них используется матрица, элементы которой фиксируют влияние узлов друг на друга в состоянии равновесия (на бесконечном временном горизонте). computationalsocialnetworks.springeropen.com
• Модели сетевого подключения. computationalsocialnetworks.springeropen.com В таких моделях рассматривается возможность подключения между парами узлов в сети, для чего вычисляются все возможные пути между исходным и целевым узлами. computationalsocialnetworks.springeropen.com
• Модели случайных графов. www.ispras.ru Их цель — точное отражение свойств, присущих реальным сетям, а также предсказание их поведения в будущем. www.ispras.ru
• Имитационные или алгоритмические модели. elib.osu.ru Такие модели представляют собой содержательное описание объектов исследования в форме алгоритмов. elib.osu.ru В них отражается как структура систем, так и процессы их функционирования во времени. elib.osu.ru
• Тензорный метод. xn--80adbkckdfac8cd1ahpld0f.xn--p1ai Основан на использовании объектов, измеримых величин, компоненты которых имеют линейный закон преобразования при изменении структуры сложных систем. xn--80adbkckdfac8cd1ahpld0f.xn--p1ai

Одной из первых моделей случайного графа считается модель Эрдеша-Реньи, предложенная в 1959 году, в которой каждая пара узлов независимо с заданной вероятностью соединяется ребром. www.ispras.ru