Preferential Attachment: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) |
Patarakin (обсуждение | вклад) (→Модель) |
||
(не показано 6 промежуточных версий этого же участника) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Model | {{Model | ||
|Description=Модель предпочтительного присоединения - Preferential Attachment - Процесс предпочтительного присоединения - это любой из классов процессов, в которых некоторое количество, обычно некоторое форма богатства или кредита распределяется между несколькими людьми или объектами в зависимости от того, сколько они уже имеют, так что те, кто уже богат, получают больше, чем те, кто не богат. «Предпочтительная привязанность» - это лишь последнее из многих названий, которые были даны таким процессам. Они также упоминаются как «богатые становятся богаче» | |Description=Модель предпочтительного присоединения - Preferential Attachment - Процесс предпочтительного присоединения - это любой из классов процессов, в которых некоторое количество, обычно некоторое форма богатства или кредита распределяется между несколькими людьми или объектами в зависимости от того, сколько они уже имеют, так что те, кто уже богат, получают больше, чем те, кто не богат. «Предпочтительная привязанность» - это лишь последнее из многих названий, которые были даны таким процессам. Они также упоминаются как «богатые становятся богаче». Процесс предпочтительного присоединения генерирует распределение «с длинным хвостом » после распределения Парето или степенной закон в его хвосте. Это основная причина исторического интереса к предпочтительной привязанности: распределение видов и многие другие явления наблюдаются эмпирически, следуя степенным законам, и процесс предпочтительной привязанности является ведущим механизмом для объяснения этого поведения. Предпочтительное прикрепление считается возможным основанием для распределения размеров городов, богатства чрезвычайно богатых людей, количества цитирований, полученных научными публикациями, и количества ссылок на страницы во всемирной паутине. | ||
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/6/63/Pref_attachm.png/120px-Pref_attachm.png | |||
|Field_of_knowledge=NetSci, Математика, Информатика, Обществознание | |Field_of_knowledge=NetSci, Математика, Информатика, Обществознание | ||
|Website=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Networks/Preferential%20Attachment.nlogo | |||
|Environment=NetLogo | |Environment=NetLogo | ||
|Student-created=Нет | |||
}} | }} | ||
* [[Гигантская компонента]] | * [[Гигантская компонента]] | ||
== Модель == | == Модель == | ||
; Обратите внимание, что мы можем не только управлять рычажками, но и давать команды черепахам | ; Обратите внимание, что мы можем не только управлять рычажками, но и давать команды черепахам в командном центре | ||
* ask turtles with [count my-links > 20 ] [set label who] - узнаем у кого больше 20 связей | * ask turtles with [count my-links > 20 ] [set label who] - узнаем у кого больше 20 связей | ||
* ask turtle 1 [set label count my-links] - покажи, сколько у тебя связей | * ask turtle 1 [set label count my-links] - покажи, сколько у тебя связей | ||
* '''ask turtle 1 [die]''' - мы можем убить лидера и посмотреть, как измениться [[сеть]] | * '''ask turtle 1 [die]''' - мы можем убить лидера и посмотреть, как измениться [[сеть]] | ||
** print count turtles with [count my-links = 0] - посмотреть, сколько участников осталось без связей | |||
Строка 17: | Строка 20: | ||
{{#widget:iframe | {{#widget:iframe | ||
|url=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Networks/Preferential%20Attachment.nlogo | |url=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Networks/Preferential%20Attachment.nlogo | ||
|width= | |width=1000 | ||
|height=1000 | |height=1000 | ||
}} | }} | ||
== Математика == | == Математика == |
Текущая версия на 15:47, 21 октября 2024
Описание модели | Модель предпочтительного присоединения - Preferential Attachment - Процесс предпочтительного присоединения - это любой из классов процессов, в которых некоторое количество, обычно некоторое форма богатства или кредита распределяется между несколькими людьми или объектами в зависимости от того, сколько они уже имеют, так что те, кто уже богат, получают больше, чем те, кто не богат. «Предпочтительная привязанность» - это лишь последнее из многих названий, которые были даны таким процессам. Они также упоминаются как «богатые становятся богаче». Процесс предпочтительного присоединения генерирует распределение «с длинным хвостом » после распределения Парето или степенной закон в его хвосте. Это основная причина исторического интереса к предпочтительной привязанности: распределение видов и многие другие явления наблюдаются эмпирически, следуя степенным законам, и процесс предпочтительной привязанности является ведущим механизмом для объяснения этого поведения. Предпочтительное прикрепление считается возможным основанием для распределения размеров городов, богатства чрезвычайно богатых людей, количества цитирований, полученных научными публикациями, и количества ссылок на страницы во всемирной паутине.
|
---|---|
Область знаний | NetSci, Математика, Информатика, Обществознание |
Веб-страница - ссылка на модель | https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Networks/Preferential%20Attachment.nlogo |
Видео запись | |
Разработчики | |
Среды и средства, в которых реализована модель | NetLogo |
Диаграмма модели | |
Описание полей данных, которые модель порождает | |
Модель создана студентами? | Нет |
Модель
- Обратите внимание, что мы можем не только управлять рычажками, но и давать команды черепахам в командном центре
- ask turtles with [count my-links > 20 ] [set label who] - узнаем у кого больше 20 связей
- ask turtle 1 [set label count my-links] - покажи, сколько у тебя связей
- ask turtle 1 [die] - мы можем убить лидера и посмотреть, как измениться сеть
- print count turtles with [count my-links = 0] - посмотреть, сколько участников осталось без связей
- NetLogo Web
Математика
[math]\displaystyle{ \mathrm{B}(x,y)={\Gamma(x)\Gamma(y)\over\Gamma(x+y)}, }[/math]
with Γ(x) being the standard gamma function, and
[math]\displaystyle{ \gamma=2 + {k_0 + a\over m}. }[/math]
The beta function behaves asymptotically as B(x, y) ~ x−y for large x and fixed y, which implies that for large values of k we have
[math]\displaystyle{ P(k) \propto k^{-\gamma}. }[/math]