nn_coupled_net.m

复杂网络中有一些常见的基本模型

function A=NN_coupled_net()
%%% 产生有N个节点，每个节点有2K个邻居节点的最近邻耦合网络
%% A ——————返回生成网络的邻接矩阵
disp('该程序生成最近邻耦合网路：');
N=input('请输入最近邻耦合网络中节点的总数N：');
K=input('请输入最近邻耦合网络中每个节点的邻居节点的个数的一半K：');
if K>floor(N/2)
    disp('输入的K值不合法')
    return;
end
angle=0:2*pi/N:2*pi-2*pi/N;  %%生成最近邻耦合网络的各节点坐标
x=100*sin(angle);
y=100*cos(angle);
plot(x,y,'ro','MarkerEdgeColor','g','MarkerFaceColor','r','markersize',8);
hold on; 

A=zeros(N);
for i=1:N
    for j=i+1:i+K
        jj=j;
        if j>N
            jj=mod(j,N);
        end
      A(i,jj)=1; A(jj,i)=1;     %%生成最近邻耦合网络的邻接矩阵
    end
end
for i=1:N 
    for j=i+1:N
        if A(i,j)~=0
            plot([x(i),x(j)],[y(i),y(j)],'linewidth',1.2); 
            hold on;          %% 画出最近邻耦合网络图
        end
    end
end
axis equal;
hold off   
[C,aver_C]=Clustering_Coefficient(A);
[DeD,aver_DeD]=Degree_Distribution(A);
[D,aver_D]=Aver_Path_Length(A);   
 disp(['该随机图的平均路径长度为：',num2str(aver_D)]);  %%输出该网络的特征参数
 disp(['该随机图的聚类系数为：',num2str(aver_C)]);
 disp(['该随机图的平均度为：',num2str(aver_DeD)]);