色々重ねていったら、とても簡単に出来た。 n<-50 N<-n*n kaisu <- 6 all.g.deg <- matrix( 0, kaisu, n) #隣接行列の作成 p <- sample(1:N, n*n, replace=T ) adj <- matrix( p , n, n ) diag(adj) <- n*n+1 adj [upper.tri( adj )] <- 0 adj.u <- t( adj )…

MIKUでグラフの次数についてのcodeを考えた。 梶本君や中根さんのcodeは明日考えるとして、僕が作ったのは泥臭いものになってしまった。 adj.gが隣接行列で、adj.degが次数の行列。次数が絶対n以下であるのを利用 処理量的にどうなんだろう…？ adj.deg <- ad…

ランダムグラフダイナミクス難しいです… とりあえず理解できることをやってみる。。 n<-1000 N<-10 library(igraph) #隣接行列の作成 p <- sample(1:N, n*n, replace=T ) adj <- matrix( p , n, n ) diag(adj) <- 0 adj [upper.tri( adj )] <- 0 adj.u <- t(…

複雑ネットワーク ースケールフリー ーハブ ーwww ー数学的には、スケールフリー性はノードが次数 k を持つ確率 p(k) の確率分布が p(k) ∝ k-γ のべき乗則になると表現される ーThe scale is the numerical system that is used to define the axis of a gra…