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Divisibility patterns of natural numbers on a complex network

机译:复杂网络上自然数的可分性模式

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摘要

Investigation of divisibility properties of natural numbers is one of themost important themes in the theory of numbers. Various tools have beendeveloped over the centuries to discover and study the various patterns in thesequence of natural numbers in the context of divisibility. In the presentpaper, we study the divisibility of natural numbers using the framework of agrowing complex network. In particular, using tools from the field ofstatistical inference, we show that the network is scale-free but has anon-stationary degree distribution. Along with this, we report a new kind ofsimilarity pattern for the local clustering, which we call "stretchingsimilarity", in this network. We also show that the various characteristicslike average degree, global clustering coefficient and assortativitycoefficient of the network vary smoothly with the size of the network. Usinganalytical arguments we estimate the asymptotic behavior of global clusteringand average degree which is validated using numerical analysis.
机译:研究自然数的除数性质是数字理论中最重要的主题之一。几个世纪以来,人们开发了各种工具来发现和研究可分性背景下自然数出现的各种模式。在本文中,我们使用不断发展的复杂网络框架研究自然数的可除性。特别是,使用统计推断领域的工具,我们证明了该网络是无标度的,但具有非平稳度分布。同时,我们为该网络报告了一种新的本地集群相似度模式,我们称其为“拉伸相似度”。我们还表明,网络的平均度,全局聚类系数和分类系数等各种特征随网络规模的变化而平滑变化。使用分析的参数,我们估计了全局聚类和平均程度的渐近行为,这已通过数值分析得到了验证。

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