SpatialGraphDistribution

SpatialGraphDistribution[n,r]

単位正方形上で一様分布に従う n 個の頂点と最大で r の距離にある頂点間の辺のグラフの空間分布を表す．

SpatialGraphDistribution[n,r,d]

頂点が d 次元の単位正方形上で一様分布に従うグラフの空間分布を表す．

SpatialGraphDistribution[n,r,dist]

頂点が確率分布 dist に従って分布しているグラフの空間分布を表す．

SpatialGraphDistribution[n,r,reg]

領域 reg 内で頂点が一様に分布しているグラフの空間分布を表す．

詳細とオプション

例題

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例  (2)

擬似ランダムグラフを生成する：

EdgeCountの確率密度関数：

スコープ  (7)

単純無向グラフを生成する：

次元が異なる単位立方体内で一様分布に従う頂点のグラフを生成する：

頂点が異なる分布に従って分布しているグラフを生成する：

一変量分布：

二変量分布：

多変量分布：

頂点が幾何学領域上に一様に分布しているグラフを生成する：

距離の計量に異なるノルムを使ったグラフを生成する：

擬似ランダムグラフの集合を生成する：

確率と統計特性を計算する：

オプション  (2)

DistanceFunction  (2)

デフォルトで，距離はEuclideanDistanceを使って測られる：

これは2ノルムに等しい：

任意の ノルムを使う：

アプリケーション  (3)

無線アドホックネットワークはSpatialGraphDistributionでモデル化することができる：

ノードは，互いに十分近くにある場合は接続される：

100個の神経細胞がある大脳皮質の部分で，神経細胞間の距離が0.2より短い場合，神経細胞はシノプスで接続される：

ネットワークが接続される確率を求める：

蓮池のカエルは，25枚の蓮の浮葉から浮葉へ跳び移るために，1.5フィートジャンプすることができる．蓮の葉の密度とSpatialGraphDistributionを使って，カエルのジャンプのネットワークをモデル化する：

ランダムな池をサンプルに取る：

カエルが跳び移ることのできる蓮の浮葉の最大集合を求める：

シミュレーションを使って同様の池についての蓮の浮葉の最大集合の大きさを求める：

すべての浮葉を訪れるためにカエルが泳がなければならない回数を求める：

同様の蓮池についての結果をシミュレーションによって得る：

特性と関係  (6)

頂点数の分布：

辺の数の分布：

次数分布：

UniformDistributionとEuclideanDistanceを使ってSpatialGraphDistributionのシミュレーションを行う：

負の距離の範囲は空グラフを生む：

距離の範囲が大きいグラフは完全グラフを与える：

おもしろい例題  (1)

ランダムな星座を生成する：

Wolfram Research (2012), SpatialGraphDistribution, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialGraphDistribution.html （2022年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2012), SpatialGraphDistribution, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialGraphDistribution.html （2022年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2012. "SpatialGraphDistribution." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2022. https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialGraphDistribution.html.

APA

Wolfram Language. (2012). SpatialGraphDistribution. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialGraphDistribution.html

BibTeX

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BibLaTeX

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