Random graphs
रैंडम ग्राफ बनाना एक महत्वपूर्ण तरीका है यह जाँचने का कि मूल ग्राफ की कुछ विशेषताओं के आधार पर अन्य नेटवर्क मेट्रिक्स कितनी संभावना से घटित होते हैं या नहीं होते. सबसे सरल रैंडम ग्राफ वह होता है जिसमें आपके मूल ग्राफ जितने ही वर्टिसेज़ हों और लगभग उतनी ही डेंसिटी हो. यहाँ आप मूल Forrest Gump Network पर आधारित एक रैंडम ग्राफ बनाएँगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में नेटवर्क विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
erdos.renyi.game()फंक्शन का उपयोग करके एक रैंडम ग्राफ जनरेट कीजिए. पहला आर्ग्युमेंटnग्राफgके नोड्स की संख्या होनी चाहिए, जिसेgorder()से निकाला जा सकता है. दूसरा आर्ग्युमेंटp.or.mग्राफgकी डेंसिटी होनी चाहिए, जिसे आपने पहले ऑब्जेक्टgdमें स्टोर किया था. अंतिम आर्ग्युमेंटtype='gnp'रखें ताकि फंक्शन को बताया जा सके कि आप ग्राफ की डेंसिटी के आधार पर रैंडम ग्राफ बना रहे हैं. इस नए ग्राफ को वेक्टरg.randomके रूप में स्टोर करें.- रैंडम ग्राफ
g.randomकी डेंसिटी निकालिए. आप देखेंगे कि यदि आप रैंडम ग्राफ कुछ बार जनरेट करेंगे, तो यह मान थोड़ा-बहुत बदलेगा, लेकिन पिछले अभ्यास के मूल ग्राफgकी डेंसिटी (जो ऑब्जेक्टgdमें स्टोर है) के लगभग बराबर रहेगा. - रैंडम ग्राफ
g.randomकी औसत पाथ लंबाई (average path length) की गणना कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
library(igraph)
# Create one random graph with the same number of nodes and edges as g
g.random <- ___(n = ___, p.or.m = ___, type = "gnp")
g.random
plot(g.random)
# Get density of new random graph `g.random`
___(___)
# Get the average path length of the random graph g.random
___(___, directed = FALSE)