Publication Details:

Հանդեսը լույս է տեսնում տարին երկու անգամ:

Journal or Publication Title:

Արցախի պետական համալսարանի գիտական տեղեկագիր. Հասարակական և բնական գիտություններ=Ученые записки Арцахского государственного университета: Социальные и естественные науки=Artsakh state university's Proceedings: Social and natural sciences

Date of publication:

2013

Volume:

1 (27)

Official URL:

Additional Information:

Ավետիսյան Ս., Քոչարյան Ա., Avetisyan S., Kocharyan A․

Other title:

Ռեգուլյար բլոկ-հիերարխիկ ցանցերի և դրանց հատկանիշների մասին ; A Study On Regular Block-Hierarchical Networks And Their Properties

Corporate Creators:

Արցախի պետական համալսարան

Contributor(s):

Գլխ․ խմբ.՝ Ս. Վ. Դադայան

Coverage:

24-39

Abstract:

В данной работе рассматриваются случайные регулярные блочно-иерархические сети, для которых разработаны эффективные алгоритмы вычисления топологических характеристик сети, в частности, распределения значений степени узлов, расстояний между узлами, числа циклов длины 3, коэффициентa кластеризации. Данные алгоритмы для рассматриваемого класса сетей, в отличие от известных алгоритмов, более эффективны как по быстродействию, так и по использованию оперативной памяти компьютера.
Տվյալ աշխատանքում դիտարկվում են պատահական ռեգուլյար բլոկ-հիերարխիկ ցանցեր, որոնց համար մշակված են ցանցի տոպոլոգիական բնութագրիչների հաշվարկման արդյունավետ ալգորիթմներ, մասնավորապես, հանգույցների աստիճանների, հանգույցների միջև հեռավորությունների, տրված երկարությամբ ցիկլերի քանակների, կլաստերիզացիայի գործակիցների բաշխումներ: Տվյալ ալգորիթմները դիտարկվող դասի ցանցերի համար, ի տարբերություն հայտնի ալգորիթմների, ավելի արդյունավետ են ինչպես արագագործության, այնպես էլ համակարգչի օպերատիվ հիշողության օգտագործման տեսանկյունից:
This work has been done on the study of random regular block-hierarchical networks, for which effective calculating algorithms of networks topological properties have been developed, in particular, the distribution of values of the degree of nodes, the distance between nodes, the number of cycles of a given length of clustering coefficient. These algorithms for the studied class of networks, compared to the famous ones, are more effective regarding the speed and the use of computer memory.

Place of publishing:

Ստեփանակերտ

Format:

pdf

Identifier:

oai:arar.sci.am:366344

Language:

ru

Digitization:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան

Location of original object:

Արցախի պետական համալսարան