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(ω₁, ω₂)-时间随机双曲图

(ω_{1},ω_{2})-temporal random hyperbolic graphs.

作者信息

Zambirinis Sofoclis, Papadopoulos Fragkiskos

机构信息

Department of Electrical Engineering, Computer Engineering and Informatics, <a href="https://ror.org/05qt8tf94">Cyprus University of Technology</a>, 3036 Limassol, Cyprus.

出版信息

Phys Rev E. 2024 Aug;110(2-1):024309. doi: 10.1103/PhysRevE.110.024309.

DOI:10.1103/PhysRevE.110.024309
PMID:39294989
Abstract

We extend a recent model of temporal random hyperbolic graphs by allowing connections and disconnections to persist across network snapshots with different probabilities ω_{1} and ω_{2}. This extension, while conceptually simple, poses analytical challenges involving the Appell F_{1} series. Despite these challenges, we are able to analyze key properties of the model, which include the distributions of contact and intercontact durations, as well as the expected time-aggregated degree. The incorporation of ω_{1} and ω_{2} enables more flexible tuning of the average contact and intercontact durations, and of the average time-aggregated degree, providing a finer control for exploring the effect of temporal network dynamics on dynamical processes. Overall, our results provide new insights into the analysis of temporal networks and contribute to a more general representation of real-world scenarios.

摘要

我们扩展了一个近期的时间随机双曲图模型,允许连接和断开以不同概率ω₁和ω₂在不同网络快照间持续存在。这种扩展虽然在概念上很简单,但带来了涉及Appell F₁级数的分析挑战。尽管存在这些挑战,我们仍能够分析该模型的关键属性,包括接触和接触间隔持续时间的分布,以及预期的时间聚合度。ω₁和ω₂的纳入使得对平均接触和接触间隔持续时间以及平均时间聚合度进行更灵活的调整成为可能,为探索时间网络动态对动态过程的影响提供了更精细的控制。总体而言,我们的结果为时间网络分析提供了新的见解,并有助于更全面地表示现实世界的场景。

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