複雑ネットワークについて
複雑ネットワークについて基本的なことを書いた文章。誤植や間違い、勘違いも多々あり。 （多少わざと、厳密性は犠牲している部分もあります。） 2006 5/4 わかりやすくするため、図を多少追加。「伝染病の感染モデル」を追加。 2006 3/26 全体の文章を多少改変（フラクタルとスケールフリーの違いも少し説明） 2006 3/26 無許可で勝手に掲載していた画像をすべて削除 2006 3/23 修了に伴い，移転しました 一般的なこと ネットワークとは？ ネットワーク研究にいたるまで 現実のネットワークはランダムか？ スモールワールド スケールフリー性 故障と攻撃に対する耐久性 カスケード故障 伝染病の拡散 ネットワークの探索（工事中） その他 まとめと今後の展望 等など、 ちょっと専門的なこと ランダムグラフ(エルデシュ・レーニィ）モデル ワッツ・ストロガッツモデル バラ
伝染病の感染モデル
伝染病の感染モデル 多少お見苦しい点もありますが、昔発表用に作った資料を使いながら説明します。 伝染病の感染モデルには基本的なものにSISモデルやSIRモデルといったものがあります。 これらはそれぞれ、各ノードの状態を考えるモデルです（以下の図も参考にしてください）。 Sは感染していない状態を表し、Iは感染している状態を表します。 またRは治癒されて、もうその伝染病にはかからないといった状態を表します。 状態Sのノードは、ネットワーク上でもし状態Iのノードと繋がっていれば、 確率νで次のタイムステップで状態Iになります（つまり病気がうつる）。 また状態Iのノードは、確率δで状態Sになる（SISモデルの場合）または状態Rになります(SIRモデルの場合）。 まずはネットワーク構造を考慮しない場合にどうなるか考えて見ましょう。 全ノードに対する状態Iのノードの割合をρで表すことにします。 する
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