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参考文献@article{1987Flocks, title={Flocks, Herds and Schools: A Distributed Behavioral Model}, author={ Reynolds, C. W. }, journal={ACM SIGGRAPH Computer Graphics}, volume={21}, number={4}, pages={25-34}, year={1987},}@article{doi:10.1063/..

python 实现 复杂网络（小世界网络）中的 SIR 传染病模型

小世界网络的参数有三个：节点数 NNN、初始节点度 ddd、断边重连率 α\alphaα先根据节点数 NNN 和初始节点度 ddd 来构造一个规则网络，网络每个节点的度都是 dddA = np.zeros((N, N))for i in range(N): t = 0 while t < (d/2): A[i][i-(t+1)] = 1 A[i-(t+1)][i] = 1 t +=

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本文采用由 Barabási 和 Albert 于 1999 年提出的增长网络网络模型（BA 模型）。在该模型中，网络初始时具有 m0 个节点，两两互连。 之后每过一个时间单位增加一个新节点。新节点从当前网络中选择m(m ≤ m0)个节点与之连接， 某节点被选中的概率与其节点度的大小成正比。可以证明当时间足够长时， 按此规律增长的网络的度分布为幂指数等于 3 的幂律分布。

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makefileCC = g++CFLAGS := -Wall -O3# 头文件和lib路径OBJS = test.o test2.o #.o文件与.cpp文件同名IGRAPH_PATH = /usr/localINC_PATH = -I $(IGRAPH_PATH)/include/igraphLIB_PATH = -L $(IGRAPH_PATH)/lib# 依