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Maximal planar scale-free Sierpinski networks with small-world effect and power-law strength-degree correlation

机译:具有小世界效应的最大平面无标度sierpinski网络   和幂律强度 - 度相关

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摘要

Many real networks share three generic properties: they are scale-free,display a small-world effect, and show a power-law strength-degree correlation.In this paper, we propose a type of deterministically growing networks calledSierpinski networks, which are induced by the famous Sierpinski fractals andconstructed in a simple iterative way. We derive analytical expressions fordegree distribution, strength distribution, clustering coefficient, andstrength-degree correlation, which agree well with the characterizations ofvarious real-life networks. Moreover, we show that the introduced Sierpinskinetworks are maximal planar graphs.
机译:许多真实的网络共有三个通用属性:它们是无尺度的,显示小世界效应,并显示幂律强度-程度相关性。在本文中,我们提出了一种确定性增长的网络,称为Sierpinski网络,该网络被归纳为由著名的Sierpinski分形构成并以简单的迭代方式构造。我们推导了度数分布,强度分布,聚类系数和强度度相关性的解析表达式,这些表达式与各种现实生活网络的特征非常吻合。此外,我们表明引入的Sierpinski网络是最大平面图。

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