基于分形网格的最大化熵模型

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1、基于分形网格的最大化熵模型吴亚晶北京师范大学2010-10-17研究背景[1]Geographroutinginsocialnetworks.Proc.Natl.Acad.102,11623-11628(2005).[2]Howtosearchasocialnetwork.SocialNetworks.27:187-203(2005).[3]Geographicaldispersalofmobilecommunicationnetworks.PhysicaA.387:5317-5325(2008).Onlinenetwork

2、[1]Emailnetwork[2]Mobilephonenetwork[3]近年来，实证研究发现：朋友之间的地理距离很好地服从指数是-1的powerlaw分布。为什么社会网络的空间结构会具有这种特性？[4]MaximizingEntropyYieldsSpatialScalinginSocialNetworks-arxiv这种特性使得节点上的信息可以有效地传递到其它节点上。Hu等[4]提出了一个基于标准二维网格的最大化熵模型，发现：当朋友之间的地理距离符合这种特殊的powerlaw分布时，熵最大，即最有利于个人收集信息。基

3、于标准二维网格的最大化熵模型[4]MaximizingEntropyYieldsSpatialScalinginSocialNetworks-arxiv我们的工作人口分布在空间上一般呈现出不均匀的分形分布。把最大化熵模型推广到二维分形结构的空间上，结果如何？二维分形结构Sierpinskicarpet(Sierpinski垫片)[5]Kleinbergnavigationinfractalsmall-worldnetworks,PRE,2006(74),0171012随机分形如何在分形上来讨论熵？在网格上随机找一个点给定W，

4、alpha，找朋友{f1i}为每个朋友f1i找朋友{fij}计算熵结果（分形网格）结果（随机分形网格）谢谢大家！