Случайный граф

Cтраница 1

Случайный граф из sin T имеет ровно N - п - Т деревьев и случайное число одноцикловых компонент. [1]

Для случайного графа G пусть дг ( С) - число деревьев размера г, T) ( G) - максимальный размер дерева, ui ( G) - общее число вершин в одноцикловых компонентах, x ( G) - число одноцикловых компонент, f3 ( G - максимальный размер одноцикловой компоненты и a ( G - максимальный размер компоненты. [2]

Обозначим Гп случайный граф, соответствующий случайной подстановке ( 7, принимающей значения s с равными вероятностями. [3]

Выбор размножающихся над-частиц ( обведены штриховыми линиями ветвящегося процесса для модели эффекта замещения высших порядков. [4]

Использование метода случайных графов [29, 30] наиболее целесообразно для расчета вероятностей подграфов небольшого размера, что достаточно, например, для вычисления условия гелеобра-зования. Случайное продолжение корневых подграфов и в этом случае может быть интерпретировано как размножение частиц, однако последние становятся перекрывающимися ( рис. 1.15), что нетрадиционно для теории ветвящихся случайных процессов. Последние, как правило, рассматривают как независимо размножающиеся частицы. Однако с химической точки зрения род брата D оказывает такое же влияние на реакционную способность групп частицы С, как и род ее деда А. Следовательно, логично объединить братьев С и D вместе с их предками А и В в одну большую надчастицу. [5]

Метод генерирования случайного графа состоит в построении его матрицы смежности, в ячейках которой истинностные значения И размещены случайным образом. Для читателей, знакомых с теорией вероятности только понаслышке, можно сказать, что главное отличие равномерно распределенной случайной величины от других состоит в том, что все случайные значения, которые они принимают - равновероятны. [6]

Исследования эволюции случайных графов начались с известной статьи Эрдеша и Реньи [127], опубликованной в 1960 году. [7]

Эта команда создает случайный граф. [8]

Таким образом, методы случайных графов в наиболее корректной форме их применения представляют собой довольно сложный аппарат, использовать который для практических целей расчета процесса формирования и структуры сетчатых полимеров вряд ли целесообразно. [9]

Рассматривается динамическая процедура построения случайного графа, описываемая следующим образом. JV, служащее основой при построении случайного мультиграфа М - М ( 2ЛГ, га), который получается в результате проведения т последовательных двух-этапных независимых испытаний. При каждом испытании на первом этапе из множества V выбираются ( независимо от результатов предшествующих испытаний) два ребра по схеме равновероятного выбора с возвращением, а на втором этапе каждому ребру независимо от остальных приписывается тип: с вероятностью 1 / 2 - нулевой и с вероятностью 1 / 2 - первый. [10]

Наконец, рассмотрим поведение случайного графа СП т вблизи того момента эволюции, когда граф становится связным. [11]

В этой главе рассматривается несколько моделей случайных графов с п занумерованными вершинами и Т ребрами при п, Т - сю. Решающую роль в поведении случайных графов играет параметр 9 - 2Т / п и его мы будем интерпретировать как время в эволюции графов. Удобно различать три области изменения параметра в. [12]

В этом параграфе изучается обобщение модели случайного графа Gn Ti рассмотренного в предыдущем параграфе. Рассмотрим Т независимых испытаний, в каждом из которых выбирается одно ребро графа. Это ребро может связать две различные вершины или образовать петлю. Таким образом, после Т независимых испытаний получается реализация случайного графа Gn - которая может содержать петли и кратные ребра. [13]

Остается много открытых вопросов, касающихся эволюции случайных графов. [14]

Рассмотрим теперь число кпт одноцикловых компонент в случайном графе из siHjT и число ( Зпт вершин в максимальной одноцикловой компоненте. [15]

Страницы: 1 2 3 4