【摘 要】
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在给定相同度序列的条件下,讨论了计算Smax的二种算法所存在的不同缺陷:基于边算法的时间和空间复杂度都为O(N2),对较大的Ⅳ会导致计算机存储空间不够；基于点算法是Smax的一个
【机 构】
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宁波大学科学技术学院,上海大学数学系,宁波大学数学系
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在给定相同度序列的条件下,讨论了计算Smax的二种算法所存在的不同缺陷:基于边算法的时间和空间复杂度都为O(N2),对较大的Ⅳ会导致计算机存储空间不够；基于点算法是Smax的一个近似值,通过实例说明其近似计算的误差不容忽视,而且该算法只能用来计算度序列中的最小度m=1的情况,对度序列中最小度m＞1的情况,用该算法来计算Smax就会失效.基于上述算法的缺陷,提出了一个改进算法,它具有Smax值精度的优越性和对m＞1情况的有效性.采用改进的算法求得Smax值,通过对不同模型的模拟和分析,发现与Smax值相关的标度测度S(g)关于网络规模、网络稠密度具有较大波动性,这会导致对网络无标度程度的误判,为消除网络规模、网络稠密度对测度的影响,对该测度做了改进,实验结果显示新的测度Snew(g)更稳定.
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