Networks

Erdős-Rényiモデルからネットワークを生成する。

オプション

maxNumNodes | number: ネットワークで選択可能な最大ノード数. Default: 30.
showEdgeChart | boolean: 各生成ネットワークのエッジ数を表示するチャートを表示するかどうかを制御します（ノード数が変更されるとリセットされます）．. Default: false.
showTransitivities | boolean: 生成されたネットワークのための遷移性／グローバルクラスタリング係数を集計するかどうか. Default: false.

例としては、以下のようなものがあります。

ライブエディター

<LearnNetworks />

<LearnNetworks />

結果

In a network, the nodes are assumed to be fixed but the edges are random, i.e. there is some random process which determines whether there is an edge connecting two nodes.

Let us consider one of the simplest available network models. In the Erdős–Rényi model, there is a fixed probability $p$ that an edge exists between any two nodes. We also assume that whether or not an edge exists between two nodes is independent of whether or not other edges exist.

In this model, if we have $m$ nodes, each node can be connected to $m - 1$ other nodes. The number of edges attached to each node (the degree) is then $Binomial (m - 1, p)$ .

m (number of Nodes):

p (probability of an edge between two nodes):

オプション​

例としては、以下のようなものがあります。​

オプション

例としては、以下のようなものがあります。