复杂网络 编辑
在网络理论的研究中，复杂网络是由数量巨大的节点和节点之间错综复杂的关系共同构成的网络结构。用数学的语言来说，就是一个有着足够复杂的网络拓扑结构特征的图。复杂网络具有简单网络，如晶格、随机图等结构所不具备的特性，而这些特性往往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点，与现实中各类高复杂性系统，如的互联网、神经网络和社会网络的研究有密切关系。
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结构是指在一个系统或者材料之中，互相关联的元素的排列、组织。 材料结构包括了诸如建筑物、机器在内的人造物体，以及生物、矿物和化学物质在内的天然物质。抽象的结构则包括计算机科学和音乐形式的数据结构等。结构按类别可分为等级制度、复杂网络、格等。
在数学中，随机图是指由随机过程产生的图。随机图的理论处于图论和概率论的交叉地带，主要研究各种经典随机图的性质。随机图的实际应用主要在复杂网络中所有建模领域中。第一批关于随机图的结果是保罗·埃尔德什和阿尔弗雷德·雷尼在1959年至1966年的一系列论文中提出的ER随机图。。在其他语义中，任何图模型都可以被称为随机图。
在网络理论中，小世界网络是一类特殊的复杂网络结构，在这种网络中大部分的节点彼此并不相连，但绝大部分节点之间经过少数几步就可到达。
在网络理论中，无尺度网络是带有一类特性的复杂网络，其典型特征是在网络中的大部分节点只和很少节点连接，而有极少的节点与非常多的节点连接。这种关键的节点的存在使得无尺度网络对意外故障有强大的承受能力，但面对协同性攻击时则显得脆弱。现实中的许多网络都带有无尺度的特性，例如互联网、金融系统网络、社会性网络等等。
在网络理论中，无尺度网络是带有一类特性的复杂网络，其典型特征是在网络中的大部分节点只和很少节点连接，而有极少的节点与非常多的节点连接。这种关键的节点的存在使得无尺度网络对意外故障有强大的承受能力，但面对协同性攻击时则显得脆弱。现实中的许多网络都带有无尺度的特性，例如互联网、金融系统网络、社会性网络等等。
在网络理论中，小世界网络是一类特殊的复杂网络结构，在这种网络中大部分的节点彼此并不相连，但绝大部分节点之间经过少数几步就可到达。