Por qué mi no de implementación del modelo de Barabasi Albert ' t producen una red libre de escala

Question

Estoy tratando de implementar el Barabasi Albert modelo para generar algo de escala libre de la red de coincidencia de un poder de la ley de distribución de grado. Estoy usando un valor de $m = 2$ para el parámetro principal del algoritmo, pero el mismo problema real ocurre el uso de $m = 1$.

El paso de mi algoritmo:

1. Hacer una camarilla de $m$ elemento aleatorio de la gráfica
2. Añadir este elemento a una lista de procesados $L$
3. Tomar un nodo, $N$, no en $L$, si no, vaya a la 7
4. Crear $m$ bordes de $N$ $m$elementos de $L$. La conexión de probabilidad es con el nodo $i$ $P(i) = \dfrac{D_i}{\sum\limits_{j} D_j}$ donde $D_i$ es el grado del nodo $i$
5. Agregar$N$$L$, ir a 4
6. Final del algoritmo

Estoy considerando la posibilidad de un no-orientada a la gráfica, y cuando estoy tramando resultado práctico con 600 nodos en los que el grado de distribución no se parece en nada a una ley de potencia.

Puede usted confirmar que mi algoritmo descrito se supone que debe dar a una ley de potencia (punto de bonificación con alguna prueba) ?

PS: la primera pregunta de Matemáticas, sé que es algo relacionado con la informática, pero sigo pensando que es el lugar adecuado para preguntar, siéntase libre de comentar y editar sobre el estilo y la legitimidad.

Answer 1

Después de que trazar los datos de una aplicación de trabajo (en Networkx), experimentalmente sabía que el Barabasi Albert hecho producir una clara distribución de ley de potencia con pico en $m$. Lo he arreglado mi código. He dejado esta pregunta abierta si alguien tiene una brillante demostración para ofrecer.