Aliases: sample_fitness static.fitness.game
Keywords: graphs
### ** Examples N <- 10000 g <- sample_fitness(5*N, sample((1:50)^-2, N, replace=TRUE)) degree_distribution(g)
[1] 0.4762 0.1984 0.0837 0.0457 0.0240 0.0180 0.0125 0.0111 0.0078 0.0074 [11] 0.0084 0.0060 0.0049 0.0034 0.0026 0.0038 0.0032 0.0029 0.0035 0.0024 [21] 0.0018 0.0019 0.0025 0.0010 0.0014 0.0016 0.0009 0.0016 0.0008 0.0006 [31] 0.0012 0.0014 0.0006 0.0006 0.0008 0.0009 0.0012 0.0008 0.0009 0.0012 [41] 0.0009 0.0015 0.0007 0.0011 0.0014 0.0014 0.0007 0.0007 0.0004 0.0001 [51] 0.0005 0.0001 0.0001 0.0000 0.0001 0.0001 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 [61] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0000 [71] 0.0003 0.0003 0.0001 0.0005 0.0003 0.0005 0.0008 0.0008 0.0002 0.0005 [81] 0.0013 0.0005 0.0011 0.0007 0.0012 0.0011 0.0009 0.0009 0.0007 0.0006 [91] 0.0007 0.0009 0.0004 0.0004 0.0001 0.0003 0.0007 0.0004 0.0001 0.0001 [101] 0.0005 0.0002 0.0001 0.0001 0.0001 0.0000 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 [111] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [121] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [131] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [141] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [151] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [161] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [171] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [181] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [191] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [201] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [211] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [221] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 [231] 0.0001 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.0000 [241] 0.0001 0.0001 0.0001 0.0002 0.0000 0.0001 0.0002 0.0005 0.0002 0.0003 [251] 0.0004 0.0001 0.0000 0.0007 0.0006 0.0008 0.0004 0.0005 0.0007 0.0004 [261] 0.0010 0.0003 0.0003 0.0005 0.0009 0.0008 0.0005 0.0010 0.0008 0.0009 [271] 0.0011 0.0004 0.0004 0.0007 0.0002 0.0007 0.0006 0.0003 0.0005 0.0003 [281] 0.0001 0.0007 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002 0.0004 0.0001 0.0001 0.0002 [291] 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001
## Not run: plot(degree_distribution(g, cumulative=TRUE), log="xy")