基於給定的度分佈生成R中的隨機有向網絡

我想基於給定的度分佈生成R中的隨機圖。我正在嘗試使用igraph包中的degree.sequence.game函數，但它並不完全符合我的要求。我必須回答以下問題：基於給定的度分佈生成R中的隨機有向網絡

（a）必須對進入和退出程度設置什麼條件才能使此功能生效？例如：

ex <- 
    degree.sequence.game(out.deg = c(4,2,17,26,19,17,17,24, 31,32,34,44,40), 
         in.deg = c(4,7,13, 13,23,25,26,22,21,38,38,36, 42), 
         method = c("simple"))

這個工作，但我不希望在我的圖形循環，所以我試圖設置`方法= C（「simple.multiple」），但這將返回錯誤：

Error in .Call("R_igraph_degree_sequence_game", as.numeric(out.deg), in.deg, : 
    At games.c:1072 : No simple directed graph can realize the given degree sequence, Invalid value

我不太知道如何解決這個問題？

（b）反正是有生成序圖，可以保留鏈接的順序（我知道，網絡是爲了成爲一個聚合的對象）我真正想做的是（以上圖爲例）：

> ex 
IGRAPH D--- 13 308 -- Degree sequence random graph 
+ attr: name (g/c), method (g/c) 
+ edges: 
    [1] 3->13 8-> 7 5-> 6 4-> 4 13-> 2 10-> 3 12-> 6 7->12 4-> 6 4->12 11-> 5 7-> 8 10->13 8->10 11-> 5 12-> 6 7-> 6 13-> 9 10->13 3->13 13->13 
[22] 13->10 8-> 4 10->12 7->10 9->13 9-> 2 10-> 9 9->13 9-> 5 9->10 10-> 8 12-> 6 10-> 7 11->12 5->13 4-> 5 9->13 12->10 5-> 2 3->11 11->10 
[43] 12-> 6 6->12 12-> 6 13-> 8 6-> 4 11-> 5 13-> 6 13->13 5->13 13-> 8 10->11 12->11 8->11 8-> 5 7-> 8 12-> 3 1->12 5-> 7 8->11 9-> 4 10->10 
[64] 12->10 12->10 13->10 9->13 9-> 7 10-> 8 12-> 8 9-> 8 13->12 10-> 5 8-> 5 9-> 4 7->10 4-> 7 7->12 7-> 7 4->12 12->10 13->12 10-> 3 13->11 
[85] 6->10 10->10 9-> 4 5->13 2-> 7 4->13 4->11 10-> 5 8-> 4 12-> 3 11->10 13->10 9->13 9->11 9-> 3 3-> 9 12-> 7 10-> 4 13-> 8 5->10 8-> 9 
[106] 11-> 4 10-> 3 11-> 4 9->11 4-> 3 12-> 9 6-> 5 10-> 9 11-> 9 8->12 12-> 3 6-> 1 10-> 9 12-> 8 4->13 8-> 9 10-> 8 5->11 13-> 3 5-> 7 11->12 
[127] 13-> 7 10-> 7 9-> 6 4-> 7 8-> 8 8->11 11->11 7-> 3 12->11 8->12 6->11 11->11 12->11 13-> 9 13-> 7 12-> 6 6-> 9 9->12 12->13 3-> 2 8->12 
[148] 8-> 9 9-> 8 9->12 10->10 12-> 9 5->10 3->13 8->10 11-> 8 13-> 5 13->12 11->10 8->10 3->11 6->11 10->11 12->13 12->11 12-> 8 3->13 7-> 7 
+ ... omitted several edges

我想介紹一些結構這一點，使得如果鏈路1-> 3其次3-> 4，我想知道某種方式

來源

2016-09-22 dimebucker91

一個）。你的出來度（308）的總和比你的度數（307）的和多一個，所以不可能產生沒有自循環的隨機圖。將一個度減1，代碼將起作用。

b）中。你是否要求源節點排序的邊緣序列？如果是這樣，像這樣的工作，

el=data.frame(get.edgelist(ex)) 
el[with(el,order(X1)),]

來源

2016-09-23 18:10:31

你是說，當進出度總和爲同一個號碼，'方法=「simple.no.multiple」的選項'是否行得通呢？實際上，我仍然得到同樣的錯誤... ...實際上，如果我保留'方法='簡單''我仍然得到自我循環後程度總和=出程度總和 – dimebucker91

嗯......這很奇怪，方法=「簡單」應該可以工作，如果你減少1的度數。在我的原始答案中，我把你的出和度數加起來。在你的例子中它是= 307和= 308。這是問題嗎？如果不是，你使用的是什麼版本的igraph？我相信「simple.no.multiple」不適用於這個例子，因爲你的許多度數都大於節點數量。 –

基於給定的度分佈生成R中的隨機有向網絡

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