The connectivity distribution of th

The connectivity distribution of the WS model depends strongly on pWS: for pWS=0 we have P(k) = (k − z), where z is the coordination number of the lattice, while for nite pWS, P(k) is still peaked around z, but it gets broader. Ultimately, as pWS → 1,the distribution P(k) approaches the connectivity distribution of a random graph, i.e. the distribution converges to that obtained for the ER model with pER = z=N (see Fig. 2b).

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การกระจายการเชื่อมต่อของรุ่น WS ขึ้นอย่างมากใน PWS: สำหรับ PWS = 0 เ​​ราได้ P (k) = (k - ซี) ซึ่งซีเป็นจำนวนการประสานงานของตาข่ายในขณะที่สำหรับ Nite PWS, P (k) คือ ยังคงเป็นยอดซีรอบ แต่ได้รับในวงกว้าง ในท้ายที่สุดเป็น PWS → 1 การกระจาย P (k) วิธีการกระจายการเชื่อมต่อของกราฟสุ่มคือการกระจายลู่ที่ได้รับสำหรับรุ่น ER ที่มีต่อซี = = N (ดูรูปที่. 2b)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเชื่อมต่อการกระจายของ WS ยังขึ้นอยู่กับรุ่น PWS : PWS = 0 เราได้ P ( k ) =  ( K ( − Z ) โดยที่ Z เป็นเลขโคออร์ดิเนชันของตาข่าย ขณะที่  ไนท์ PWS , p ( k ) ยังคงเป็นแหลม ๆ Z , แต่มันจะกว้างขึ้น ในที่สุดเป็น PWS → keyboard - key - name 1 การแจกแจง P ( K ) วิธีการเชื่อมต่อการกระจายของกราฟแบบสุ่ม เช่นการกระจายเข้าสู่ที่ได้รับสำหรับ ER โมเดลที่มีต่อ = Z = n ( ดูรูปที่ 2B )