本资源提供一系列用于构建和分析复杂网络模型的编程代码，涵盖广泛的应用领域如社交网络、生物系统及信息科学。
在网络科学领域内，“网络模型”是研究复杂系统相互连接方式的重要工具。本项目关注的是“常见复杂网络的实现代码”，特别是无标度网络（scale-free networks）的生成及其特性计算，如节点度分布和聚集系数。
**无标度网络**是一种特定类型的网络结构，在这种模式下，大多数节点具有相对较少的数量级链接数，而少数关键节点则拥有非常高的连接数量。幂律分布是描述这些特征的关键数学模型。无标度网络在现实世界中普遍存在，如互联网、社交平台和生物系统等。
这类网络的一个显著特点是其强大的抗干扰能力：即使部分高连通性节点失效或被移除，整个系统的整体功能仍然可以保持稳定运行。**度分布**则是衡量一个特定网络内部不同节点连接数量差异的统计方法。对于无标度网络而言，通常采用幂律函数 P(k) = Ck^(-γ)，其中 k 代表每个节点的具体链接数（即“度”），而 γ 和 C 分别是指数和常量。
**聚集系数**用于量化一个网络中任意两个邻居节点之间形成直接连接的可能性。它为评估局部集群结构提供了一个有效的指标，尤其在社交关系网等场景下显示出较高的值。
此外，小世界效应也是复杂网络中的一个重要特性：这种现象描述了即使在网络庞大且互联程度有限的情况下，仍能实现非常短的路径长度和高聚集系数之间的平衡状态。这解释了为何信息或疾病能够在大规模的社会系统中迅速传播。
项目代码使用MATLAB编写完成，该语言因其强大的数值计算与图形可视化能力而闻名，并特别适合用于复杂网络的研究分析工作。借助于Graph和TreeBunch等工具箱的支持，可以高效地处理各种复杂的图论问题以及进行高级的特性运算操作。
本研究不仅涵盖了无标度网络生成、节点度分布及聚集系数的基本理论知识，同时也探讨了小世界效应背后的科学原理，并通过MATLAB实现了一系列算法模型。这为深入了解并模拟现实世界的复杂互联架构提供了坚实的基础和技术支持，在学术研究与工程实践中均具有重要的应用价值和意义。
5星
