❶ NetworkX、igraph、Gephi三大主流復雜網路建模與分析工具有什麼區別
NetworkX
NetworkX是一個基於Python的復雜網路建模與分析工具。它提供了構建、操作和研究復雜網路結構、動態和功能的工具。主要功能包括：創建簡單圖，如無向圖、有向圖和多重圖；豐富的網路特徵演算法庫，如關聯性、中心性指標、集聚系數、距離等；支持圖、節點、連邊及其屬性的方法；經典網路生成庫，如規則網路、ER隨機網路、WS小世界網路、BA無標度網路等；網路矩陣、特徵值計算庫，如鄰接矩陣、關聯矩陣、拉普拉斯矩陣等；與其他數據格式的轉換介面，如字典、列表、Numpy數組、Scipy、Pandas等；網路節點編號、讀寫功能以及可視化相關功能。
優點：入門門檻低，適合初學者；底層源代碼可讀性高；功能齊全。缺點：在處理大規模網路時速度較慢，網路可視化效果一般。
igraph
igraph是多語言支持的復雜網路分析工具，提供Python版。功能與NetworkX相似，包括簡單圖和復雜圖創建介面、標准圖演算法和分析介面、網路可視化。優點：在大規模網路分析中速度更快，支持NetworkX圖轉換；網路可視化效果更佳，提供額外的網路社團檢測演算法。缺點：演算法庫不如NetworkX豐富，底層代碼較難理解。
Gephi
Gephi是一款專注於網路可視化的開源工具，提供網路交互、結構操縱和節點樣式/顏色調整功能。適合對網路可視化要求高的用戶。優點：強大的網路可視化效果；缺點：僅提供常見網路分析指標，不支持編程計算網路結構特性或可視化。
❷ 復雜網路的模擬
復雜網路是指由大量節點及其之間連接構成的網路結構。這些節點代表現實世界中的實體，連接則表示實體間的相互作用。復雜網路的發展歷程分為三個階段：最初以規則結構來描述關系；隨後引入概率方法構建隨機網路；最後，基於現代數據處理能力，揭示出許多網路具有獨特統計特徵，形成復雜網路的理論框架。
復雜網路可通過圖來表示，包括點集和邊集。邊集中的每條邊對應一對節點，表示它們之間的連接。節點集的大小決定了網路的規模。邊集中若任意一對節點(i, j)與(j, i)對應同一邊，則為無向網路；反之為有向網路。邊集若賦予權值，則為加權網路，否則為無權網路。復雜網路的表示形式多樣，鄰接矩陣是常見的一種。
在Python中，通過使用igraph和networkx庫來實現復雜網路的建模。這兩個庫功能相似，但igraph在處理大型網路時效率更高，因為它使用C語言實現。此外，igraph還支持R語言介面。生成網路時，可以使用鄰接矩陣或調用庫內已有的網路模板，如樹、ER網路、無標度網路、小世界網路等。
復雜網路具有多種統計特徵，如平均度、度分布、平均距離、節點中心性和聚類系數。平均度是網路中所有節點度的平均值，度分布反映了不同度節點在網中的比例，平均距離描述了任意兩點之間的最短路徑長度。節點中心性評估節點在網路中的重要性，聚類系數度量節點鄰居間的緊密程度。理解這些特徵對於分析網路結構和功能至關重要。
復雜網路的抗毀損性是指網路在節點或邊失效時保持連通性的能力。通過模擬實驗，可以評估不同網路模型在面對節點失效時的性能。復雜網路的級聯失效現象則描述了網路中節點或邊失效後引發的連鎖反應，研究級聯失效有助於理解復雜網路中的傳播過程。
總體而言，復雜網路的研究涵蓋了網路結構、統計特性、抗毀損性和級聯失效等多方面，這些研究對於理解現實世界中復雜系統的運行機制具有重要意義。