Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM047948
035-os BibID:
(Scopus)84958818337
Első szerző:
Fazekas István (matematikus, informatikus)
Cím:
Scale-free property for degrees and weights in an N-interactions random graph model / Fazekas István, Porvázsnyik Bettina
Dátum:
2016
ISSN:
1072-3374 1573-8795
Megjegyzések:
A general random graph evolution mechanism is defined. The evolution is a combination of the preferential attachment model and the interaction of N vertices (N>=3). A vertex in the graph is characterized by its degree and its weight. The weight of a given vertex is the number of the interactions of the vertex. The asymptotic behaviour of the graph is studied. Scale-free properties both for the degrees and the weights are proved. It turns out that any exponent in (2,\infty) can be achieved. The proofs are based on discrete time martingale theory.
Tárgyszavak:
Természettudományok
Matematika- és számítástudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
random graph
scale-free
preferential attachment
submartingale
Doob-Meyer decomposition
A Jövő Internet elméleti alapjai
Intelligens város
Megjelenés:
Journal of Mathematical Sciences. - 214 : 1 (2016), p. 69-82. -
További szerzők:
Porvázsnyik Bettina (1987-) (matematikus)
Pályázati támogatás:
TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0001
TÁMOP
Informatikai hálózatok elméleti alapjai
TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0001
TÁMOP
Adat menedzsment és tudásfeltárás intelligens város alkalmazásokhoz
Internet cím:
DOI
Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.