一、为什么要学习复杂网络仿真？
在科研中，复杂网络模型 已经成为分析系统结构与动态的重要工具。无论是社交网络、交通网络，还是生物分子网络，其核心问题往往都离不开一个：
“系统中的节点是如何相互影响的？”
很多同学在读论文时，会看到“BA模型”“WS模型”“网络鲁棒性仿真”等名词，但真正动手实现的时候往往卡在第一步——
不知道该从哪里学起，更不知道怎么建模、怎么画图、怎么计算指标。
二、入门前的准备：看书先了解一些基础概念
复杂网络的基础是图论。建议初学者先从一本书开始，从头看起，了解一些基础概念，然后再进行后续研究。
📘 推荐入门教材：《复杂网络理论及其应用》汪小帆 李翔 陈关荣. 清华大学出版社 2006
当然不是整本书都需要看，一开始只需要了解基础概念，下面我会给出一个推荐：
没太多时间看前三章就行，第一章引论介绍，第二章 网络拓扑基本模型及其性质，第三章
Internet拓扑特性及建模。重点是了解基础概念，指标定义，网络特性。
后面的章节基本就是对应了具体的研究方向，有时间的可以快速过一下：
第4章 复杂网络上的传播机理与动力学分析
第5章 复杂网络上的相继故障
第6章 复杂网络中的搜索
第7章 复杂网络中的社团结构
第8章 复杂网络中的同步
了解了这些基础概念之后，可以看论文有哪些自己感兴趣的方向，然后再针对看，研究就可以了。
三、仿真入门路线图（Matlab方向）
如果你对matlab这门语言不熟悉的话，建议学一下matlab软件基础操作，学习matlab语言基础，矩阵操作，常见数学计算。这一步只是初步学习，为能看懂别人的仿真打好基础。
注意：matlab的功能极为强大，有太多的功能是我们一时用不上的，最好是先了解基础，然后后面根据需要再进行学习，节省精力。（其他的语言也是同理）
如果你是科研方向的学生或者开发者，可以按下面这条路线循序渐进：
阶段1：网络结构基础
- 了解随机网络（Erdős–Rényi）、小世界网络（Watts–Strogatz）和无标度网络（Barabási–Albert）的生成机制；
- 用 Matlab 自带函数或自己写脚本生成网络；
- 学会可视化：
plot(G)。
示例：生成小世界网络
1 | n = 100; k = 4; p = 0.1; |
阶段2：网络指标分析
计算平均度、聚类系数、路径长度、介数中心性；
掌握 Matlab 的
centrality(G, 'betweenness')、clustering_coef_bu(A)等函数；对比不同模型的特性差异。
阶段3：按方向进行后续仿真
因为后续的方向不同会导致仿真之间也有很大的不同。
四、建议
- 看书和仿真可以一起做
先把基础指标和模型原理搞透，然后可以尝试仿真进行实现，一步一个脚印。
举个例子：你今天看到了度这个指标，那么这个指标的定义是什么？如何实现呢？
matlab中计算很简单：然后就涉及到了两个问题，A是怎么得到的？sum函数的原理是什么？解决了一个指标，等于理解了三个概念。
1 | % A为邻接矩阵 |
- 做本阶段该做的事情
看论文，或者是看博客，发现哪个复杂网络概念不了解，那就去了解概念。
看别人的代码发现matlab（或者其他语言）看不明白，那就去查语句，查函数，查实现。
入门的时候就不要想着后续的研究模型，时候到了再进行研究就可以。
五、最后
欢迎关注,我会持续更新：复杂网络仿真从入门到精通。我会持续更新每一步的代码、科研思路和实现细节，希望能让更多科研人少走弯路。
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