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分形维是理解网络上动态过程的关键量。尽管无标度分形网络在现实生活中很普遍,但这类网络上的随机游走行为与分形维数之间关系却很少有人研究。本文研究了两类网络上的陷阱问题。第一类是确定性的,通常称之为(x,y)-flowers;另一类是随机的,是(1,3)-flower和(2,4)-flower的组合,称之为混合网络。这两类网络呈现出与许多现实系统类似的丰富行为、以及其它网络所不具有的一些独特的拓扑性质。我们分别解析推导了(x,y)-flowers和混合网络上具有单个陷阱(位于一个初始节点上,这个节点具有最大度数)的随机游走的平均陷阱时间。基于严谨的公式推导,我们揭示了平均陷阱时间与网络大小的尺度关系。通过比较所得的结果,我们进一步发现,分形维数对于无标度分形网络上的平均陷阱时间起着决定性作用,即平均陷阱时间随着分形维数的增长而下降。
相关结果已在《European Physical Journal B》上正式发表。文章发表的PDF版本:
Role of fractal dimension in random walks on scale-free networks.pdf
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