可视图复杂网络度分布拟合比较研究

发布时间：2018-10-24 06:52

【摘要】：可视图(Visibility Graph,VG)算法为研究时间序列的动力学特性提供了复杂网络的思想.网络的度分布反映了时间序列的动力学特征.通过自回归随机过程和分数布朗运动两种不同数据,分别构建可视图.对比结果表明,在自回归随机过程中,度分布可以用指数函数刻画;而在分数布朗运动中,度分布用幂律函数刻画更为合适.这一结论不但适用于VG算法,同时也适用于水平可视图(Horizontal Visibility Graph,HVG)算法.
[Abstract]:The visual graph (Visibility Graph,VG) algorithm provides the idea of complex networks for studying the dynamic characteristics of time series. The degree distribution of the network reflects the dynamic characteristics of the time series. Based on two different data of autoregressive stochastic process and fractional Brownian motion, the visual graph is constructed. The results show that the degree distribution can be described by exponential function in autoregressive stochastic process, but in fractional Brownian motion it is more suitable to describe degree distribution by power law function. This conclusion is suitable not only for VG algorithm, but also for horizontal visual graph (Horizontal Visibility Graph,HVG algorithm.
【作者单位】： 华东师范大学物理与材料科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(11305062)
【分类号】：O157.5

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本文编号：2290638