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对相关的 \(G(n,p)\) 随机图进行采样

来源: R/games.R
sample_correlated_gnp_pair.Rd

通过扰动给定图的邻接矩阵并对其顶点进行洗牌来采样一个新图。

用法

sample_correlated_gnp_pair(n, corr, p, directed = FALSE, permutation = NULL)

参数

n

数值标量，采样图的顶点数。

corr

单位区间内的标量，原始图和生成图的邻接矩阵之间的目标皮尔逊相关性（邻接矩阵用作向量）。

p

数值标量，两个顶点之间边的概率，它必须在开区间 (0,1) 内。

directed

逻辑标量，是否生成有向图。

permutation

数值向量，一个排列向量，应用于第一个图的顶点以获得第二个图。如果 NULL，则不会置换顶点。

值

两个 igraph 对象的列表，名为 graph1 和 graph2，这两个图的邻接矩阵条目与 corr 相关。

详细信息

请参阅下面给出的参考文献。

参考文献

Lyzinski, V., Fishkind, D. E., Priebe, C. E. (2013). Seeded graph matching for correlated Erdős-Rényi graphs. https://arxiv.org/abs/1304.7844

参见

随机图模型（游戏）bipartite_gnm(), erdos.renyi.game(), sample_(), sample_bipartite(), sample_chung_lu(), sample_correlated_gnp(), sample_degseq(), sample_dot_product(), sample_fitness(), sample_fitness_pl(), sample_forestfire(), sample_gnm(), sample_gnp(), sample_grg(), sample_growing(), sample_hierarchical_sbm(), sample_islands(), sample_k_regular(), sample_last_cit(), sample_pa(), sample_pa_age(), sample_pref(), sample_sbm(), sample_smallworld(), sample_traits_callaway(), sample_tree()

correlated_pair_game().

示例

gg <- sample_correlated_gnp_pair(
  n = 10, corr = .8, p = .5,
  directed = FALSE
)
gg
#> $graph1
#> IGRAPH 1f55087 U--- 10 25 -- 
#> + edges from 1f55087:
#>  [1] 1-- 2 2-- 3 3-- 4 1-- 5 1-- 6 4-- 6 1-- 7 2-- 7 3-- 7 6-- 7 3-- 8 4-- 8
#> [13] 1-- 9 2-- 9 4-- 9 6-- 9 7-- 9 8-- 9 1--10 2--10 3--10 5--10 7--10 8--10
#> [25] 9--10
#> 
#> $graph2
#> IGRAPH 50d6cc1 U--- 10 24 -- 
#> + edges from 50d6cc1:
#>  [1] 1-- 2 2-- 3 3-- 4 1-- 5 1-- 6 4-- 6 1-- 7 2-- 7 3-- 7 6-- 7 3-- 8 4-- 8
#> [13] 5-- 8 1-- 9 2-- 9 4-- 9 6-- 9 7-- 9 8-- 9 2--10 3--10 5--10 7--10 9--10
#> 
cor(as.vector(gg[[1]][]), as.vector(gg[[2]][]))
#> [1] 0.8807048