| Summary: | Submitted by Regina Correa (rehecorrea@gmail.com) on 2016-09-26T13:07:54Z
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Previous issue date: 2016-03-24 === Não recebi financiamento === We say that a graph is connected if there is a path edges between any pair of vertices.
Random graph Erd os-R enyi with n vertices is obtained by connecting each pair of vertex with probability pn 2 (0; 1) independently of the others. In this work, we studied
in detail the connectivity threshold in the connection probability pn for random graphs
Erd os-R enyi when the number of vertices n diverges. For this study, we review some basic probabilistic tools (convergence of random variables and methods of the rst and second moment), which will lead to a better understanding of more complex results. In addition, we apply the above concepts for a model with a simple topology, speci cally studied the asymptotic behavior of the probability of non-existence of isolated vertices, and we discussed the connectivity or not of the graph. Finally we show the convergence in distribution of the number of isolated vertices for a Poisson distribution of the studied model. === Dizemos que um grafo e conectado se existe um caminho de arestas entre quaisquer par de vértices. O grafo aleatório de Erd os-R enyi com n vértices e obtido conectando cada par de vértice com probabilidade pn 2 (0; 1), independentemente dos outros. Neste trabalho, estudamos em detalhe o limiar da conectividade na probabilidade de conexão pn para grafos aleat órios Erd os-R enyi quando o n úmero de vértices n diverge. Para este estudo, revisamos algumas ferramentas probabilísticas básicas (convergência de
variáveis aleatórias e Métodos do primeiro e segundo momento), que também irão auxiliar ao melhor entendimento de resultados mais complexos. Além disto, aplicamos os conceitos anteriores para um modelo com uma topologia simples, mais especificamente estudamos o comportamento assintótico da probabilidade de não existência de vértices isolados, e discutimos a conectividade ou não do grafo. Por mostramos a convergência em distribuição do número de vértices isolados para uma Distribuição Poisson do modelo estudado.
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