Aritalab:Lecture/NetworkBiology/Erdos-Renyi Model

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=Erdős–Rényiグラフ=
 
=Erdős–Rényiグラフ=
各頂点間(全部で<math>n(n-1)/2</math>箇所)に固定した確率<math>p</math>で独立に辺を作成したランダムグラフをErdős–Rényiグラフと呼ぶ。辺確率は独立なので<math>C=p</math>
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各頂点間(全部で<math>n(n-1)/2</math>箇所)に固定した確率<math>p</math>で独立に辺を作成したランダムグラフをErdős–Rényiグラフと呼ぶ。各頂点に注目してみると<math>n-1</math>点に対して確率<math>p</math>で辺を張るため、次数は二項分布<math>{}_{n-1}\mbox{C}_k p^k(1-p)^{n-1-k}</math>に従う。
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==クラスター係数==
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辺が張られる確率は全て独立なので<math>C=p</math>。ここで
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==平均頂点間距離==

Revision as of 23:24, 6 May 2009

ここでは頂点がすべて連結した無向グラフを扱う。

Contents

歴史

  • 1998 D. J. Watts, Steven Strogatz "Collective dynamics of 'small-world' networks". Nature 393: 440–442. doi:10.1038/30918.

クラスター係数と平均頂点間距離

Link Analysisではグラフにおける各頂点の尺度としてcentralityとprestigeを紹介した。ここではネットワーク全体についての尺度としてクラスター係数Cと平均頂点間距離Lを紹介する。

クラスター係数

クラスター係数は隣接する頂点間の辺の密度の平均値にあたる。まず各頂点iにおけるクラスター係数を以下のように定義する。辺の長さはすべて1とする|e|=1

\textstyle C_i=\frac{2}{deg(i)(deg(i)-1)} \sum_{j,k \in neighbor(i)} |e_{jk}|

グラフ全体のクラスター係数はその平均値になる。

\textstyle C =\frac{1}{n} \sum^{n}_{i=1}C_i

平均頂点間距離

平均頂点間距離はその字のごとく全頂点間の最短路の平均値にあたる。ここでは頂点i, j間の最短経路をp_{ij}と書く。距離L以内にある頂点の数を数えることで求められる。

\textstyle L=\frac{1}{n} \sum_{i,j\in G}|p_{ij}|

様々なグラフ

完全グラフ

全ての頂点間に辺を持つグラフはC=L=1

格子

平面の場合は三角格子、正方格子が考えられる。特に、d次元空間において辺の長さが単位距離の格子をZdと書く。

例. Z2において、deg(i)=2d

クラスター係数は定義のままだと0になって面白くないので、最短距離がa以下の点には全て辺を持つZ'dを考えよう。

例. Z'dのクラスター係数は\textstyle C=\frac{3(a-1)}{2(2a-1)}、平均頂点間距離は\textstyle L=\sqrt[d]{n}/a

全頂点が同じ次数を持つ木を考える。中心の頂点v_0を根(root)と呼ぶ。木は定義からサイクルを持たないのでC=0。平均頂点間距離は

n = 1 + d + d(d-1) + ... + d(d-1)^L = 1 +d (1-(d-1)^{L+1})/(1-(d-1))(d-1)^{L+1}

を用いて

\textstyle L=\propto \frac{\log n}{\log (d-1)} \propto \log n

Erdős–Rényiグラフ

各頂点間(全部でn(n-1)/2箇所)に固定した確率pで独立に辺を作成したランダムグラフをErdős–Rényiグラフと呼ぶ。各頂点に注目してみるとn-1点に対して確率pで辺を張るため、次数は二項分布{}_{n-1}\mbox{C}_k p^k(1-p)^{n-1-k}に従う。

クラスター係数

辺が張られる確率は全て独立なのでC=p。ここで

平均頂点間距離

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