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