Випадкові графи

Генерування випадкових графів — важливий спосіб дослідити, наскільки ймовірні чи малоймовірні інші мережеві метрики за заданих властивостей початкового графа. Найпростішим випадковим графом є той, що має таку саму кількість вершин, як і ваш початковий граф, та приблизно таку ж щільність. Тут ви створите один випадковий граф на основі початкової мережі з «Фореста Ґампа».

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз мереж у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Згенеруйте випадковий граф за допомогою функції erdos.renyi.game(). Перший аргумент n має дорівнювати кількості вузлів графа g, яку можна обчислити за допомогою gorder(). Другий аргумент p.or.m має бути щільністю графа g, яку ви раніше зберегли як об'єкт gd. Останній аргумент встановіть як type='gnp', щоб вказати функції, що ви використовуєте щільність графа для генерації випадкового графа. Збережіть цей новий граф у векторі g.random.
Отримайте щільність випадкового графа g.random. Якщо ви згенеруєте випадковий граф кілька разів, помітите, що це значення трохи варіюється, але буде приблизно дорівнювати щільності вашого початкового графа g з попередньої вправи, збереженої в об'єкті gd.
Обчисліть середню довжину шляху у випадковому графі g.random.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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)

Редагувати та запускати код