From the above calculation of the complexity and connection probabilit的简体中文翻译

From the above calculation of the c

From the above calculation of the complexity and connection probability of ER random networks with different node sizes, we can see that the relationship between the complexity value and the connection probability of ER random networks satisfies the same characteristics and is exponential as the connection probability increases. The increase reaches a maximum value, and this maximum value is obtained when the connection probability is approximately 0.17. Subsequently, as the connection probability increases, the complexity value decreases exponentially to a steady state value. The connection probability that reaches the steady state value is obtained again when the connection probability value is approximately 0.42. This phenomenon has great significance: Theoretically speaking, Erds and Rnyi proposed to discuss the maximum and minimum degree distributions in random graphs, and Boll-boas deduced that all degree distributions follow the Poisson distribution, as well as the complexity of ER random networks. And the connection probability From the simulation results, we get similar changes in the law. The connection probabilities of the maximum point and the steady-state value point all have approximate values, but they do not change as the size of the network increases. This is also consistent with the definition of Q- property proposed by Erds and Rnyi. The laws of these simulations have yet to be further deduced theoretically. On the other hand, it is also of great significance to the practice of disruption of supply chain risk. In the transmission of supply chain interruption risks, the complexity of the network obviously affects the robustness of the supply chain network and the spread of risk. The interruption of supply chain risk is equivalent to the deletion of the network side. Therefore, the study of the interruption of the risk domain value is an effective basis for understanding the risk propagation rules of the supply chain network and the risk control and prevention.
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通过以上对不同节点大小的ER随机网络的复杂度和连接概率的计算,可以看出ER随机网络的复杂度值与连接概率之间的关系满足<br>具有相同的特性,并且随着连接概率的增加呈指数关系。增加达到最大值,并且当连接概率约为0.17时获得该最大值。随后,随着连接概率的增加,复杂度值呈指数下降至稳态值。当连接概率值约为0.42时,再次获得达到稳态值的连接概率。这种现象具有重大意义:从理论上讲,Erds和Rnyi建议讨论随机图中的最大和最小度分布,而Boll-boas推论所有度分布都遵循<br>泊松分布以及ER随机网络的复杂性。和连接概率从仿真结果中,我们得到了类似的规律变化。最大值点和稳态值点的连接概率都<br>具有近似值,但它们不会随着网络规模的增加而改变。这也与Erds和Rnyi提出的Q属性定义一致。这些模拟的定律在理论上尚需进一步推论。另一方面,它<br>对于中断供应链风险的实践也具有重要意义。在供应链中断风险的传递中,网络的复杂性明显影响着供应链网络的健壮性和风险的传播。供应链风险的中断等同于网络侧的删除。因此,研究风险域价值的中断是理解供应链网络的风险传播规律以及风险控制与预防的有效依据。
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通过以上计算不同节点大小的ER随机网络的复杂性和连接概率,可以看到ER随机网络的复杂性值与连接概率之间的关系符合<br>相同的特征,并且是指数级连接概率增加。增加达到最大值,当连接概率约为 0.17 时,将获取此最大值。随后,随着连接概率的增加,复杂性值呈指数级下降,以稳定状态值。当连接概率值约为 0.42 时,将再次获得达到稳定状态值的连接概率。这种现象具有重大意义:从理论上讲,Erds和Rnyi建议讨论随机图形中最大和最小度分布,波尔-博阿斯推断所有度分布都遵循<br>泊松分布,以及ER随机网络的复杂性。从仿真结果中,我们得到类似的规律变化。最大点和稳定状态值的连接概率点所有<br>有近似值,但他们不会随着网络大小的增加而变化。这也符合 Erds 和 Rnyi 提出的 Q - 属性的定义。这些模拟的规律在理论上尚有进一步推导。另一方面,它<br>对供应链风险中断的实践也具有重要意义。在供应链中断风险的传输中,网络的复杂性明显影响着供应链网络的稳健性和风险的传播。供应链风险的中断相当于网络端的删除。因此,研究风险域价值的中断是了解供应链网络风险传播规律和风险控制与预防的有效依据。
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从以上对不同节点大小的ER随机网络的复杂度和连接概率的计算可以看出,ER随机网络的复杂度值与连接概率之间的关系满足<br>相同的特性,并且随着连接概率的增加呈指数关系。当连接概率约为0.17时,增加量达到一个最大值。随后,随着连接概率的增加,复杂度值呈指数下降到稳定状态值。当连接概率值约为0.42时,再次获得达到稳态值的连接概率。这一现象具有重要意义:从理论上讲,Erds和Rnyi提出讨论随机图的最大和最小度分布,Boll-boas推导出所有度分布都遵循<br>泊松分布,以及ER随机网络的复杂性。并从仿真结果中得出连接概率的变化规律。最大值点与稳态值点的连接概率<br>具有近似值,但它们不会随着网络规模的增大而变化。这与Erds和Rnyi提出的Q-性质的定义是一致的。这些模拟的规律还有待于进一步的理论推导。另一方面,它<br>对实践中的供应链中断风险也具有重要意义。在供应链中断风险的传递过程中,网络的复杂性明显影响着供应链网络的鲁棒性和风险的扩散。供应链风险的中断相当于网络端的删除。因此,研究供应链网络风险域值的中断是理解供应链网络风险传播规律和风险控制与防范的有效基础。<br>
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