ランダムモデルの Outdegree および Indegree

図 1: Outdegree N=500(4.8) 図 2: Outdegree N=1000(4.8)

図 3: Indegree N=500(4.8) 図 4: Indegree N=1000(4.8)

図 5: ランダムモデル N=500(1.6)  図 6: ランダムモデル N=1000(1.6)

図 7: Web モデル N=500(1.6)  図 8: Web モデル N=500(1.6 max)

図 9: Web モデル N=1000(1.6)  図 10: Web モデル N=1000(1.6 max)

図 11: Outdegree N=125(4.8) 図 12: Outdegree N=250(4.8) 図 13: Indegree N=500(4.8) 図 14: Indegree N=750(4.8)

図 15: Outdegree N=1000(4.8)

図 16: Indegree N=125(4.8) 図 17: Indegree N=250(4.8) 図 18: Outdegree N=500(4.8) 図 19: Outdegree N=750(4.8) 図 20: Indegree N=1000(4.8)

図 21: Outdegree の増加 (ノード数の変化) における変化率図 22: Indegree の増加 (ノード数の変化) における変化率図 23: Outdegree N=1000(0.97) 図 24: Outdegree N=1000(1.6) 図 25: Outdegree N=1000(2.2) 図 26: Outdegree N=1000(3.5) 図 27: Outdegree N=1000(4.8) 図 28: Outdegree N=1000(6.1)

図 29: Intdegree N=1000(0.97) 図 30: Indegree N=1000(1.6) 図 31: Indegree N=1000(2.2) 図 32: Indegree N=1000(3.5) 図 33: Indegree N=1000(4.8) 図 34: Indegree N=1000(6.1)

図 35: Outdegree の増加 (平均エッジ数の変化) における変化率図 36: Indegree の増加 (平均エッジ数の変化) における変化率