无标度网络 BA模型 MATLAB

可以仿真BA模型的建立，输出网络图像，得到稀疏矩阵

function matrix = FreeScale（X）
%By 201121250314
N= X; m0= 3; m= 3;%初始化网络数据
adjacent_matrix = sparse（ m0 m0）;% 初始化邻接矩阵
for i = 1: m0
    for j = 1:m0
        if j ~= i      %去除每个点自身形成的环
            adjacent_matrix（ij） = 1;%建立初始邻接矩阵，3点同均同其他的点相连
        end
    end
end
adjacent_matrix =sparse（adjacent_matrix）;%邻接矩阵稀疏化
node_degree = zeros（1m0+1）;                %初始化点的度
node_degree（2: m0+1） = sum（adjacent_matrix）;%对度维数进行扩展
for iter= 4:N
    iter;                                %加点
    total_degree = 2*m*（iter- 4）+6;%计算网络中此点的度之和
    cum_degree = cumsum（node_degree）;%求出网络中点的度矩阵
    choose= zeros（1m）;%初始化选择矩阵
    % 选出第一个和新点相连接的顶点
    r1= rand（1）*total_degree;%算出与旧点相连的概率
    for i= 1:iter-1
        if （r1>=cum_degree（i））&（ r1            choose（1） = i;
            break
        end
    end
    % 选出第二个和新点相连接的顶点
    r2= rand（1）*total_degree;
    for i= 1:iter-1
        if （r2>=cum_degree（i））&（r2            choose（2） = i;
            break
        end
    end
    while choose（2） == choose（1）%第一个点和第二个点相同的话，重新择优
        r2= rand（1）*total_degree;
        for i= 1:iter-1
            if （r2>=cum_degree（i））&（r2                choose（2） = i;
                break
            end
        end
    end
    % 选出第三个和新点相连接的顶点
    r3= rand（1）*total_degree;
    for i= 1:iter-1
        if  （r3>=cum_degree（i））&（r3            choose（3） = i;
            break
        end
    end
    while （choose（3）==choose（1））|（choose（3）==choose（2））
        r3= rand（1）*total_degree;
        for i=1:iter-1
            if （r3>=cum_degree（i））&（r3                choose（3） = i;
                break
            end
        end
    end
    %新点加入网络后 对邻接矩阵进行更新
    for k = 1:m
        adjacent_matrix（iterchoose（k）） = 1;
        adjacent_matrix（choose（k）iter） = 1;
    end
    node_degree=zeros（1iter+1）;
    node_degree（2:iter+1） = sum（adjacent_matrix）;
end
matrix = adjacent_matrix;
A=matrix;
B=full（A）;
dlmwrite（‘BB.txt‘B）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2262  2013-02-04 09:54  FreeScale.m

     文件       1630  2013-02-03 12:42  tu_plot.m

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