Spectral analysis and its applications for a class of scale‐free network based on the weighted m‐clique annex operation

2022

Полный текст Открытый доступ: Green Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1002/mma.8962
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The spectrum of network is an important tool to study the function and dynamic properties of network, and graph operation and product are an effective mechanism to construct a specific local and global topological structure. In this study, a class of weighted ‐clique annex operation controlled by scale factor and weight factor is defined, through which an iterative weighted network model with small‐world and scale‐free properties is constructed. In particular, when the number of iterations tends to infinity, the network has transfinite fractal property. Then, through the iterative features of the network structure, the iterative relationship of the eigenvalues of the normalized Laplacian matrix corresponding to the network is studied. Accordingly, some applications of the spectrum of the network, including the Kenemy constant , Multiplicative Degree‐Kirchhoff index , and the number of weighted spanning trees , are further given. In addition, we also study the effect of the two factors controlling network operation on the structure and function of the iterative weighted network , so that the network operation can better simulate the real network and have more application potential in the field of artificial network.