请问一下：有人运行出来这个Scale Free Networks程序吗？
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 生成scale-free网络，目的是在这个网络结构上展开相关的讨论！
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tic;
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% 开发人：：李光正
% 单位：：上海大学数学系
% 开发日期：：2004年12月6日
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%%% 网络的全局变量
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%%%%%%四个输入变量
I=30;%% 表示现实的次数,I要大于或者等于3,才能对节点的度数用邻接矩阵进行统计
N=10000;%% 表示网络的节点的个数
m0=3; %% 表示网络的初始节点个数
m=3; %% 表示新点与旧网络连边的数目
%%%%%%只有一个输出变量realization_of_distribution
realization_of_distribution=sparse(I,N); % 矩阵的每行存储度分布的一个现实
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for J=1:I % 对I次现实做平均，然后用这个平均值近似网络的度分布
format long;
adjacent_matrix=sparse(m0,m0); % 用sparse表示邻接矩阵adjacent_matrix，极大地释放内存
for i=1:m0
for j=1:3
if j~=i
adjacent_matrix(i,j)=1;
end
end
end
adjacent_matrix=sparse(adjacent_matrix);%%% 初始网络，这里利用sparse把内存得以释放
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%修改cumsum,目的是使得网络的顶点的个数能够超过10万,而不超过内存空间的限制
node_degree=sparse(1,m0); % node_degree表示各个节点的度数
for p=1:m0
%last_element=sparse(m0,1);
%last_element=cumsum(adjacent_matrix(1:m0,p));
%node_degree(p)=last_element(m0);
node_degree(p)=sum(adjacent_matrix(1:m0,p));
end
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%每次加入一个新点，新点和老点之间按照择优概率进行连接，
%值得注意的是，每次新点加入之后，网络的择优概率都发生变化，
%每一次循环都是一个相对独立的整体，要把流程进行分割处理
for iteration=4:N
% 控制现实和迭代的次数
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%%%% node_degree是每次循环所需要的唯一输出变量
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%%% 为每次迭代配置相关的变量
total_degree=2*m*(iteration-4)+6; %%% 迭代之前的网络各个节点的度数之和
degree_frequency=node_degree/total_degree; %%% 每个节点的度数的频数，这是新点连边的择优概率
cum_distribution=cumsum(degree_frequency); %%% cum_distribution把区间 分成若干个小区间，从而对这些个小区间进行投点实验
interval=cum_distribution(1:(iteration-1));%%% 这是小区间的端点，是cum_distribution的前 iteration－1 个元素
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%%% 下面把 r1 和 内的各个小区间的端点进行比较，落在第 i 小区间，就意味着和第 i 个节点相连边%%%
choose=zeros(1,m); %%% choose存放的是和新点相连接的三个老点
%r2=rand(1); %||| 任意选择的一个 随机数
%r3=rand(1); %|||
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%%% 选出第一个和新点相连接的顶点
r1=rand(1);
if r1 choose(1)=1;
elseif r1>=interval(iteration-2)
choose(1)=iteration-1;
elseif (r1>=interval(1))&(r1 for j=2:iteration-2
if (r1>=interval(j-1))&(r1 choose(1)=j;
break;
end
end
end
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%%% 选出第二个和新点相连接的顶点，注意这两个点是不同的，目的是避免重复边的出现
r2=rand(1);
if r2 choose(2)=1;
elseif r2>=interval(iteration-2)
choose(2)=iteration-1;
elseif (r2>=interval(1))&(r2 for j=2:iteration-2
if (r2>=interval(j-1))&(r2 choose(2)=j;
break;
end
end
end
while choose(2)==choose(1)
r2=rand(1);
if r2 choose(2)=1;
elseif r2>=interval(iteration-2)
choose(2)=iteration-1;
elseif (r2>=interval(1))&(r2 for j=2:iteration-2
if (r2>=interval(j-1))&(r2 choose(2)=j;
break;
end
end
end
end
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%%% 选出第三个和新点相连接的顶点，注意这三个点是不同的，目的是避免重复边的出现
r3=rand(1);
if r3 choose(3)=1;
elseif r3>=interval(iteration-2)
choose(3)=iteration-1;
elseif (r3>=interval(1))&(r3 for j=2:iteration-2
if (r3>=interval(j-1))&(r3 choose(3)=j;
break;
end
end
end
while (choose(3)==choose(1))|(choose(3)==choose(2))
r3=rand(1);
if r3 choose(3)=1;
elseif r3>=interval(iteration-2)
choose(3)=iteration-1;
elseif (r3>=interval(1))&(r3 for j=2:iteration-2
if (r3>=interval(j-1))&(r3 choose(3)=j;
break;
end
end
end
end
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%%% 把新点加入网络后，对邻接矩阵进行相应的改变！
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%%% 这是在一次循环下生成的新的邻接矩阵，下一次循环就是在这个邻接矩阵的基础上进行的！
for k=1:m
adjacent_matrix(iteration,choose(k))=1;
adjacent_matrix(choose(k),iteration)=1;
end
% node_degree=sparse(1,N); % node_degree表示各个节点的度数
for p=1:iteration
%last_element=sparse(iteration,1);
%last_element=cumsum(adjacent_matrix(1:iteration,p));
%node_degree(p)=last_element(iteration);
node_degree(p)=sum(adjacent_matrix(1:iteration,p)); % 这个循环的目的是重新给各个节点的度赋值
end
% element_cumsum=sparse(cumsum(adjacent_matrix));
% node_degree=element_cumsum(N,:);
end
%一次最外层循环的结束
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% element_cumsum=sparse(cumsum(adjacent_matrix)); % element_cumsum的最后一行给出各个节点的度数
% node_degree=element_cumsum(N,:);
number_of_nodes_with_equal_degree=zeros(1,N); % 存储度相同的顶点的个数
for i=1:N
difference=node_degree-i*ones(1,N);
number_of_nodes_with_equal_degree(i)=length(find(difference==0));% 度为i的节点的个数
% node_degree=element_cumsum(N,:);
end
a_realization_of_distribution=number_of_nodes_with_equal_degree;
for i=1:N
realization_of_distribution(J,i)=a_realization_of_distribution(i);
end
%%% 循环完毕之后，清空内存，只保留realization_of_distribution的相关信息，这是唯一有用的数据，
%%% 下面的讨论仅仅与这个数据有关
%clear number_of_nodes_with_equal_degree;
%clear element_cumsum;
%clear node_degree;
%clear adjacent_matrix;
% clear
% clear
% clear
% 开始第二次最外层的循环
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end % 外层循环的中止
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%**************************************************************************
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aaa=cumsum(realization_of_distribution);
bb1=aaa(I,:); %%%譬如，度为3的节点的个数，由于度数为1,2的节点的个数为0,故可以从度数为3的节点个数开始计算
bb2=bb1(m:N);
bbb=bb2/(I*N);%%%譬如，度为3的节点的个数在网络中的比例
K=m:N; %%%% 这是
loglog(K,bbb,'*') % 注意，作图的时候，一定要做散点图
axis()
hold on;
y1=2*m^2*K.^(-3);
loglog(K,y1,'r'); % 与平均场结果进行比较 p(k)=2*m^2*k^(-3)
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%%%第四步：：全部工作结束
toc; %%% 计算程序运行需要的时间 呵呵，可能没有时间帮你做这个测试，不知道你是遇到了什么问题，说出来还有可能讨论！
回复 #2 无水1324 的帖子
我运行了2天，都没有算出来！估计是死循环了Matlab才开始学不知道问题在哪？
哪位能帮忙看看！谢谢了
回复 #3 joyo 的帖子
在调试的时候可以先将循环的次数减少，运行准确无误之后再增加
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