本文介绍了一种计算机程序来生成具有超几何空间中随机几何图形模型的网络，并模拟其在不同网络结构特性方面的表现。

Mar, 2015

该论文研究了复杂网络中度分布异质性的发生原因，发现隐性双曲空间的指数扩张可以解释度数分布的异质性现象，使用费米 - 狄拉克统计物理解释了超几何距离，通过在超几何空间上嵌入互联网，能够实现只需本地信息的路由。

Mar, 2009

本篇研究提出了一种基于高阶网络结构的新型随机游走模型，探究高阶网络中的扩散过程及其对信息扩散的影响，旨在揭示复杂网络系统中偏向性信息传播机制并成功应用于多特征对象分类任务中。

Nov, 2019

研究采用非欧几里得超几何模型来探讨复杂网络结构、度分布和拓扑性质，建立了网络结构与统计力学之间的映射，证明这种模型可以最大化网络传输效率，并且对于各种突发的破坏和损坏非常稳健。

Jun, 2010

本文通过一项组合负曲率（又称双曲性）的测量方法，展示了许多生物和社交网络呈现出双曲性质，证明了双曲网络的优越性质对于可靠最短路径和网络中心节点的存在具有重要影响。

Mar, 2014

本文通过研究高阶超图随机游走，介绍了一组超图拉普拉斯算子以统一超图的不同版本，证明这些拉普拉斯算子的特征值可以有效地控制高阶随机游走的混合速率，推广距离 / 直径和边界扩展。

Feb, 2011

本研究综合探索了超几何网络模型中重要特征核心 - 边缘结构，通过对流行度 - 相似度优化模型（PSO）和 S1/H2 模型的研究，使用基于标准随机行走马尔可夫链模型的方法研究了核心 - 边缘结构。观察到的核心 - 边缘集中度值表明，在某些条件下，核心 - 边缘结构可能非常显著。通过对网络几何结构中观察到的核心 - 边缘结构的显著性进行统计验证，验证了我们的发现。本研究扩展了网络科学，并揭示了适用于各个领域的核心 - 边缘洞察力，提升了交通和信息系统的网络性能和韧性。

Jun, 2024

研究了小世界网络模型，证明该模型展现了正常的连续相变，提出实空间重整化群转化方法并计算了临界指数的准确值以及两个节点在网络中连接的平均度数随三个独立变量变化的比例。结果通过大量数值模拟得到证实。

Mar, 1999

该研究发现尺度自由随机网络可以用确定性图表征，其离散程度分布由具有 γ=1+ln3/ln2 指数的幂律来描述。该图结构的特性与 γ 在最有趣的区域（2 和 3 之间）的增长随机尺度自由网络的特性惊人地接近。

Dec, 2001

通过引入不同的连通性矩阵（如邻接、拉普拉斯和标准化拉普拉斯矩阵），我们研究了非均匀超图的基础加权图的谱特性，并展示了这些矩阵的谱特性可以很好地研究超图的不同结构特性。通过这些操作符的特征值研究超图的连通性。通过对 Laplacian 矩阵和标准化 Laplacian 矩阵的最小非平凡特征值进行边界限制来定义超图上的 Cheeger 恒量。此外，我们还介绍了关于超图上的 Ricci 曲率的两种不同方法。

Nov, 2017