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【2h】

Statistical properties of a generalized threshold network model

机译:广义阈值网络模型的统计特性

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摘要

The threshold network model is a type of finite random graphs. In this paper,we introduce a generalized threshold network model. A pair of vertices withrandom weights is connected by an edge when real-valued functions of the pairof weights belong to given Borel sets. We extend several known limit theoremsfor the number of prescribed subgraphs to show that the strong law of largenumbers can be uniform convergence. We also prove two limit theorems for thelocal and global clustering coefficients.
机译:阈值网络模型是一种有限随机图。本文介绍了一种广义阈值网络模型。当一对权重的实值函数属于给定的Borel集时,一对具有权重随机的顶点通过一条边连接。我们扩展了几个已知的关于极限子图的极限定理,以表明大数定律可以是一致收敛的。我们还证明了局部和全局聚类系数的两个极限定理。

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