1樓：mikeg
先占個坑x
總的來說Durrett的Random Graph Dynamics第一章裡有不少模型的發展史。雖然說這本書我覺得並不是隨機圖里最好的（x
等我看差不多了再來「爭取」更詳細地寫一下x
2樓：苦中作樂tttt
隨機圖出發點是以一定概率p隨機連線圖的邊，這個p一般是n的函式。我們可以看到隨著p的變化，圖會的性質會漸漸變化，比如團的出現，連通性的出現，哈密頓迴路的出現。隨之還伴有相變現象，可以證明某些性質會在p的乙個區間突然消失和出現。
隨機圖可以建模複雜網路。既然是隨機的，我們就可以用馬爾科夫不等式切比雪夫不等式，等等各種不等式bound住某個事件的概率，然後隨著n趨於無窮，這個事件概率趨近於1，又叫concentration of measure。其中有很多非常技巧性的東西，各種放縮，注意這些放縮可能就用乙個漸進的符號代替了，所以我每次用都覺得不舒服。
3樓：LawthXu
乙個重點的內容是，通過對所有圖附加隨機性，然後通過計算概率或者期望來證明某類圖或者某類結構的存在性。還有乙個重點的內容是，通過對一般性圖的考慮，證明一些不等關係。這是我學了一點皮毛的感受。
這學期學完極值圖論，學完再來看看自己有沒有什麼新的體會。
能科普一下「戰忽局」嗎？
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