Research on the deterministic complex network model based on the Sierpinski network
基于Sierpinski分形垫的确定性复杂网络演化模型研究

近年来，人们发现大量真实网络都表现出小世界和无尺度的特性，由此复杂网络演化模型成为学术界研究的热点问题. 本文基于Sierpinski分形垫，通过迭代的方式构造了两个确定性增长的复杂网络模型，即小世界网络模型（S-DSWN）和无尺度网络模型（S-DSFN）；其次，给出了确定性网络模型的迭代生成算法，解析计算了其主要拓扑特性，结果表明两个网络模型在度分布、集聚系数和网络直径等结构特性方面与许多现实网络相符合；最后，提出了一个确定性的统一模型（S-DUM），将S-DSWN与S-DSFN纳入到一个框架之下，为复