Ben und Rike hatten den hyperbolischen Abstand im Einstein-Modell für Computernetze diskutiert. Jetzt will Ben mit Rike die Netze selbst diskutieren. Das Modell ist nicht so einfach zu verstehen und vor lauter Modellbetrachtungen kommt Ben nicht auf den Punkt. Sein Ziel ist es, selbst so ein Netz aufzubauen und vorher zu simulieren
Ben Dank Dir, Rike, habe ich diesen hyperbolischen Abstand als Formel einigermaßen verstanden, dieses
xij ist der hyperbolische Abstand des Vertex Vi zum Vertex Vj
ri bzw. rj sind deren Abstände eines Vertex Vi bzw. Vj zum Nullpunkt
θij ist der Winkel zwischen den Strecken 0Vi und 0Vj
Bens kleines Einstein-Netz
Jetzt will ich das auf das Einstein-Modell anwenden. Ich will so ein Netz aufbauen. Lass uns doch mal ein nichttriviales Beispiel nehmen. Ich würde ein paar Server innen verteilen, sagen wir mal 4 Stück und außen die restlichen. Jeder „innere“ Server ist mit 8 äußeren verbunden, jeder innere Server mit jedem anderen inneren, und jeder äußere Server ist mit 2 inneren Servern verbunden und mit jedem direkten inneren Nachbarn.
Berechnung der Parameter für dieses Netzwerk
Rike Okay! Die Anzahl der Server ist
Zuerst berechne ich den mittleren Degree . Die inneren Server haben jeweils 11 Edges, die äußeren 4, das ergibt:
Wir nehmen wieder
und kriegen
Die Radien der Vertices müssen wir nach der exponentiellen Dichteverteilung berechnen. Warte mal, wir haben 4 innere Vertices, 4/20, das ist dann auch die Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein Server auf diesem Radius ist. Mit der exponentiellen Formel vom letzten Mal kriegen wir
Und außen geht das genauso. Für
nehmen wir den äußeren Radius
"Innere" Serververbindungen
Ben Ja schön, jetzt die Abstände! Lass uns die Abstände der inneren Server voneinander berechnen.
Rike Klar!
Verbindungswahrscheinlichkeit
Ben Gut! Kannst Du auch noch zu jedem Abstand die Wahrscheinlichkeit pij berechnen. Das ist die Wahrscheinlichkeit für das Zustandekommen der Verbindung. Das Wichtigste! Die Formel geht so:
Rike Wo kommt die her?
Ben Das haben Boguná und seine Kollegen vorgeschlagen. Sie haben wohl einen quantenphysikalischen Background. Das ist nämlich die Fermi-Dirac-Verteilung.
Rike Okay, das lässt sich gut ausrechnen, warte…
Serververbindung "Innen - Außen"
Ben Hmm, ziemlich klein. Na gut. Wie ist es mit den Entfernungen von einem inneren zu den äußeren Servern?
Ben Schön! Das entspricht meiner Vorstellung von einem vernünftigen Computernetzwerk. Die nächsten Server werden mit der größten Wahrscheinlichkeit verbunden. Die größte Wahrscheinlichkeit hat der innere Server zu seinem nächsten äußeren. Die ist fast 1! Wow! Und was ist mit den äußeren Servern?
Verbindung eines "äußeren" Servers zu einem Nachbarn
Rike Die kann ich Dir auch ausrechnen, das ist wie bei letzten Mal. Die Verbindung zweier Nachbarn wird durch ihren Winkel bestimmt, den berechne ich zuerst:
Visualisierung der hyperbolischen Abstände
Allerdings sind nur immer zwei äußere verbunden. Das Netzwerk ist symmetrisch. Die Entfernung ist ca. 11 Längeneinheiten. Das ist mehr als der Radius!
Ben Was, die Entfernung zweier äußerer Server ist länger als der Modellradius mit R = 7? Hmm. Unvorstellbar, diese Topologie.
Rike Lass uns überlegen. Wir haben einen gekrümmten Raum. Von oben sieht das Ganze ungefähr so aus:
Aber die Entfernungen am äußeren Rand werden immer größer, vielleicht so?
Ben Okay! Super! Für mich ist das so neu, so unvorstellbar. Du bist vielleicht die erste, die so ein hyperbolisches Netzwerk zeichnet. Die anderen arbeiten nur die Formeln ab. Hm. Ich eigentlich auch, aber das weißt Du schon.
Rike Ist schon okay. Dieser gekrümmte Raum hat wohl noch viele Überraschungen für uns?
Ben Ja! Die exponentielle Wahrscheinlichkeit verstärkt den Effekt noch.
Rike Stimmt. Wofür stehen eigentlich die Parameter? Ein Netzwerk hat doch keine Temperatur!
Ben T kontrolliert wie die Temperatur die Clusterung, R steht für das chemische Potential.
Rike Na super!
Ben Rike, ich danke Dir. Jetzt kann ich richtig anfangen, die Parameter zu testen und so ein Netzwerk zu simulieren.
Rike Viel Spaß!
***
Übungsaufgabe
Berechne selbst ein kleines Einstein-Netz.