伯努利随机图叠加中子图计数的正态与稳定近似
Normal and stable approximation to subgraph counts in superpositions of Bernoulli random graphs
AI总结：
本文针对具有聚类特性和幂律度分布的社区隶属网络，建立了小型团、环及2-连通子图计数的正态与α-稳定近似，揭示了稀疏网络中稠密子图数量的极限分布行为。
摘要：
复杂网络的聚类特性表明，在原本稀疏的网络中存在着大量的小型稠密子图。对于一个由伯努利随机图叠加定义的社区隶属网络，该网络具有非零的全局聚类系数和幂律度分布，我们建立了对小型团、环以及更一般的2-连通子图数量的正态和α-稳定近似。
英文摘要：
The clustering property of complex networks indicates the abundance of small dense subgraphs in otherwise sparse networks. For a community-affiliation network defined by a superposition of Bernoulli random graphs, which has a nonvanishing global clustering coefficient and a power-law degree distribution, we establish normal and $α$--stable approximations to the number of small cliques, cycles and more general $2$-connected subgraphs.
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