摘要
在一般的钝化网络模型中,节点从活性态到钝化态的变化是一个绝对钝化过程,即不可逆的老化过程.在实际情况中,已经失去活性的节点在某一情况下又会被重新激活,成为活性态节点.本文提出了带有随机激活行为的钝化网络模型,采用差分方程和率方程分别对网络演化过程中的活性态节点和休眠态节点进行了描述,对网络中的度分布进行解析求解和数值模拟,得到了相一致的结果.
In the general deactivation network model, the state change of node is an absolutely deactivation process, it is an irreversible aging process. Considering the actual situation, an inactive node will be reactivated again and become an active node in some cases, this paper presents a deactivation network model with random activation behavior, and the finite difference equations and rate equations are used for describing network evolution process of the active node and dormant node respectively. This paper gives the network degree distributions of the theory analytical solution and numerical simulation, and obtains the consistent results.
出处
《西北师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016年第5期51-54,共4页
Journal of Northwest Normal University(Natural Science)
基金
贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教合KY字[2015]355)
贵州师范学院自然科学研究基金项目(13BS013
13BS012)
贵州省科技厅自然科学研究项目黔科合J字([2014]2143号)
江西省学位与研究生教育教学改革研究项目(JXYJG-2015-091)
关键词
钝化网络
钝化
激活
度分布
deactivation network
deactivation
activation
degree distribution.