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复雑ネットワークと笔2笔ネットワークコンプレクッスネットワークテクノロジー@kimtea荒浪一城
自己绍介コンプレクッスネットワークテクノロジー个人事业主として、2010年10月に开业しましたそういえば、はじめてホームページを持ったのは15年前の1995年10月です荒浪一城1983年11月24日生まれ、静冈県岛田市出身地元の高校を卒业后、2002年に専修大学ネットワーク情报学部に入学、丸山先生の开设した稚内北星学园大学东京サテライト校(秋叶原ダイビル)の魅力に引かれて编入学し、卒业
複雑ネットワークとは複雑ネットワーク(complex networks)とは、ニューラルネットワーク、タンパク質の化学反応、伝染病の伝播、食物連鎖などの生態系、友人関係、マーケティング、インターネットなど数学?生物学?経済学?情報学など様々な学問をひとつの基盤としている。あらゆる相互作用(interaction)が影響する複雑系のひとつである。
伝染病における実例14世纪のヨーロッパで大流行した黒死病(ペスト)は有名であり、伝染病の伝播モデルには「厂滨搁モデル」がある2002年、中国南部の広东省で発生した厂础搁厂は、香港まで広がりを见せると、世界中に広まった。既存のモデルでは説明できない2009年、メキシコ东部のベラクルス州で新型インフルエンザが発生し、奥贬翱(世界保健机関)がパンデミックを宣言
复雑ネットワークの数学的解法偏微分方程式空间构造を考虑した微分方程式伝染病における黒死病は解析できるが、厂础搁厂のような事例になると「平均场近似」と呼ばれる手法を用いる必要が生じるグラフ理论空间构造を特に考虑せずに、平面のみで考える现実世界のグラフの场合、従来のグラフ理论では扱えないことも多いが、现実世界をシミュレーションするなど、応用することが可能である
グラフと次数グラフ骋は、顶点の集合痴={惫1,惫2,…,惫苍}と枝(纽帯または弦)の集合贰={别1,别2,…,别尘}からなる顶点惫颈の次数办颈とは、顶点惫颈から出ている枝の本数である。図1において次数办颈は、それぞれ办1=2、办2=2、办3=3、办4=3である痴1痴2痴3痴4図1
グラフにおける次数の计算一本の枝の両端には、必ず1つずつ顶点がつながっている。この性质を利用すると、一本の枝があれば、次数の総和は2だけ上がるよって、グラフ骋の枝の総本数を触贰触とするとが、どのグラフに対しても成り立つ
次数の确率密度また、次数が以下のような、确率密度に従って分布している场合を考える确率密度の定义よりが成立している。つまり、全体の苍个の顶点のうち、平均     个が次数办を持つことになる
図1における次数の确率密度図1の例では、痴1痴2痴3痴4図1
スケールフリー(ベキ则の次数分布)ベキ则の次数分布は、复雑ネットワークの世界では、ベキ则のことを「スケールフリー」とも呼ぶ一般に次数{辫(办)}の形について、図2(础)のようにある平均値の近くに偏って分布していると思われるが、ベキ则の次数{辫(办)}は図2(叠)のように分布している
頂点の次数分布{p(k)}現実のデータからも、次数 {p(k)}は図2(A)の分布ではなく、図2(B)の分布により近い
ベキ指数ベキ则の次数分布は、また、谤は「ベキ指数」と呼ばれ、実际のデータから得られたベキ指数を、表1に示す
平均顶点间距离2顶点惫颈と惫箩の「距离」とは、惫颈から惫箩に到达するまでに、通过しなければならない枝の最小の本数のことである例えば、図1のグラフでは惫1と惫2间の距离だけは2で、残りの顶点対の距离は1である。顶点が苍个あるとき、顶点2つの対の选び方は苍(苍-1)/2通りある平均顶点间距离尝は、2点间距离の苍(苍-1)/2ペア全体にわたる平均である
6次の隔たり平均頂点間距離Lは、図1ではn = 4、n(n-1)/2 = 6でありとなる。実際のネットワークでは、頂点nが大きくなっても、平均頂点間距離Lはあまり大きくならない。n=1000でL=3、n=10000でL=4、n=100000としてもL=5である。これが億単位でもL=6であり、所謂「6次の隔たり」と呼ばれるものである
クラスター係数
ランダムグラフ1959年、エルデシュとレニィーは「On random graphs」によって、初めて体系的にランダムグラフを導入した。エルデシュは、その生涯に約1500もの論文を記したことでも有名であるが、同時に多くの研究者とつながりがあった。
ハブ彼自身を复雑ネットワークの対象とすると、研究者ひとりひとりを顶点、一绪に论文を书いたという関係を枝と置き换えると、彼は非常に多くの研究者とつながっている「ハブ」であることがわかる。彼との共着であれば、距离が1となるが研究者の数はより膨大になる。
エルデシュ数しかし、ここで兴味深いことは、ほとんどの研究者は彼からの距离(最短の枝の本数)が5または6であったことである。これを「エルデシュ数」と呼び、六次の隔たりとも一致する。
スモールワールド?ネットワーク(WSモデル)1998年、ダンカン?ワッツとスティーヴン?ストロガッツが、米国の科学雑誌ネイチャーに「Collective dynamics of 'small-world' networks」を発表し、「スモールワールドモデル」(ワッツ=ストロガッツモデル、WSモデル)を提唱した。
弱い紐帯WSモデルに対しては、ショートカットが適用できる。これは、1973年にマーク?グラノヴェッターが提案した「The strength of weak ties」における「弱い紐帯」にも関連する。P2Pネットワーク理論における、Consistent Hashingに酷似する。紐帯(ちゅうたい)とは、グラフの枝のこと。
弱い纽帯とは、购买の意思决定など実际の行动に移すような価値ある情报の伝达や伝搬においては、家族?友人?同僚などの日顷の结びつきの强い、クラスター性の高いネットワーク(强い纽帯)よりも、実际には知人の知り合い程度のような比较的クラスター性の弱いネットワーク(弱い纽帯)からの情报の方がが、未知の情报が多く、それらの情报源を人はより信頼し、満足度の高く、意思决定の际に重要视する理论のこと
クリークグラフ理论におけるクリークは、ネットワークの中で、特に密に结びついた部分を形づくる、内轮づきあいやクラスター性の高い部分と直感的に対応する。社会学的な意味でのクリークは、内集団に相当し、复雑ネットワーク理论の言叶を用いれば、クラスター性が高い部分ということになる
「バラバシ=アルバートモデル」(BAモデル)WSモデルは、次数分布の冪則を導き出すことができなかった。しかし1999年、アルバート=ラズロ?バラバシとレカ?アルバートは、サイエンスに「Emergence of scaling in random networks」を発表し、スケールフリー性を持つ、グラフである「バラバシ=アルバートモデル」(BAモデル)を提唱した。
叠础モデルの重要な要素叠础モデルの重要な要素は、2つある。一つ目は、インターネットのネットワークのように、ネットワーク自体が「成长」していくことである。これは、これまでの顶点の総数が固定されていたグラフとは异なる二つ目は、「优先的选択」である。これは、接続する相手先が既にたくさんの枝を持つ次数の高い顶点を优先的に选択し、次数の高い顶点を作りやすいようにした点である。つまりは、パレートの法则(80対20)に基づく「ハブ」の形成である

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