Изучение случайных графов важно для моделирования сложных сетей, потому что они точно отражают свойства, присущие реальным сетям, что позволяет, в частности, предсказывать их поведение в будущем. 3

Вот ещё несколько причин:

• Воспроизведение известных графовых признаков делает модели более реалистичными. 3 Например, случайные графы воспроизводят основные свойства интернета: высокую разреженность, малый диаметр, степенной закон распределения степеней связности вершин. 1
• Графовые характеристики позволяют сравнивать результаты работы моделей случайных графов, тем самым являясь инструментом для оценки качества. 3
• Анализ конкретных признаков способствует пониманию объекта изучения. 3 Например, графовые мотивы отражают поведенческие паттерны в биологических сетях. 3