基于给定的度分布生成R中的随机有向网络

我想基于给定的度分布生成R中的随机图。我正在尝试使用igraph包中的degree.sequence.game函数，但它并不完全符合我的要求。我必须回答以下问题：基于给定的度分布生成R中的随机有向网络

（a）必须对进入和退出程度设置什么条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"))

这个工作，但我不希望在我的图形循环，所以我试图设置`方法= C（“simple.multiple”），但这将返回错误：

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

我不太知道如何解决这个问题？

（b）反正是有生成序图，可以保留链接的顺序（我知道，网络是为了成为一个聚合的对象）我真正想做的是（以上图为例）：

> 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

我想介绍一些结构这一点，使得如果链路1-> 3其次3-> 4，我想知道某种方式

来源

2016-09-22 dimebucker91

一个）。你的出来度（308）的总和比你的度数（307）的和多一个，所以不可能产生没有自循环的随机图。将一个度减1，代码将起作用。

b）中。你是否要求源节点排序的边缘序列？如果是这样，像这样的工作，

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

来源

2016-09-23 18:10:31

你是说，当进出度总和为同一个号码，'方法=“simple.no.multiple”的选项'是否行得通呢？实际上，我仍然得到同样的错误... ...实际上，如果我保留'方法='简单''我仍然得到自我循环后程度总和=出程度总和 – dimebucker91

嗯......这很奇怪，方法=“简单”应该可以工作，如果你减少1的度数。在我的原始答案中，我把你的出和度数加起来。在你的例子中它是= 307和= 308。这是问题吗？如果不是，你使用的是什么版本的igraph？我相信“simple.no.multiple”不适用于这个例子，因为你的许多度数都大于节点数量。 –

基于给定的度分布生成R中的随机有向网络

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