Естественно, узлов у графа может быть и тысяча, и миллион, и миллиард…

Теория графов – это классическая область математики с огромным количеством приложений. В виде графа можно представить систему железных дорог, газопровод, последовательность операций на крупном производстве или слов в русской речи и многое другое.

У случайных графов есть еще одна особенность. Нам неизвестно заранее, какие узлы связаны линией, а какие – нет. Линии между узлами могут существовать или нет с определенной вероятностью. Именно эту ситуацию мы обсуждали в примере с мини-сетью. При наличии помех канал связи становится недоступным, линия между узлами исчезает.

Случайный граф – естественная модель во многих ситуациях. Например, дружба в социальных сетях возникает непредсказуемым образом. В телекоммуникациях или электрических сетях на линиях связи могут случаться сбои. Если попытаться смоделировать нейронную сеть мозга, то взаимодействия нейронов можно выявить только с определенной вероятностью.

В последнее время в связи с развитием интернета и социальных сетей и небывалой доступностью данных во всех областях – от энергоснабжения до биологии – интерес к теории случайных графов особенно вырос. Новые, очень сложные результаты появляются почти каждый день.

Что же говорит теория случайных графов об устойчивости сети?

В связи с устойчивостью интернета нас интересует вопрос о связности случайного графа. Граф называется связным, если между двумя любыми его вершинами можно пройти по цепочке ребер, то есть все узлы связаны друг с другом. Оба графа на рис. 4.4 – связные. На рис. 4.5 мы сделали их несвязными, удалив по два ребра.

Рис. 4.5. Слева: мини-сеть в виде графа; каналы 1–2 и 1–3 недоступны; граф несвязный, из вершины 1 нельзя попасть в вершины 2 и 3. Справа: социальная сеть в виде графа; пользователь 1 не знаком с пользователями 5 и 6; граф несвязный; нет цепочки знакомых между пользователями 5, 6 и остальными

Эрдеш и Реньи задались вопросом: при какой вероятности помех сеть заданного размера остается связной? Результат получился поразительным! Оказывается, в больших сетях связность сохраняется даже при повышенной вероятности помех.

Например, возьмем сеть из 100 связанных между собой компьютеров. Получается, что каждый отдельный канал может быть недоступен с вероятностью аж 86 %, тем не менее сеть останется связной с вероятностью как минимум… 99 %! Эта ситуация изображена на рис. 4.6: 86 % из всех возможных линий отсутствует, однако сразу видно, что из любого узла можно добраться до любого другого.

Рис. 4.6. Сеть из 100 компьютеров в виде графа. Вероятность недоступности канала 86 %

А сеть из 1000 узлов – это и вовсе нечто фантастическое. Канал связи может быть недоступен с вероятностью 98 %, а связность сохраняется с вероятностью 99,9 %! Чем больше сеть, тем сильнее результат.

В табл. 4.2 мы приводим результаты для сетей разных размеров. Легко заметить, что число в самой правой колонке не что иное, как

Таблица 4.2. Результат Эрдеша – Реньи

Ниже во врезке приведена более общая математическая формулировка результата. Этот текст рассчитан на уровень средней школы, но если вы не хотите вдаваться в подробности, можете его пропустить.

Для многих приложений важно умение работать с сетями, в которых изначально присутствуют не все возможные связи. Например, таковы сети автомобильных дорог, социальные сети и тот же интернет.

Надежность сети, по сути, и есть та вероятность уничтожения отдельной связи в ней, начиная с которой общая связность маловероятна. Для описанной выше ситуации надежность исключительно высока, и это строго доказанный результат.

На самом деле теорема Эрдеша – Реньи несколько точнее и еще удивительнее, чем мы описали в предыдущем разделе. Эта теорема выявила интересное явление, которое физики называют фазовым переходом. Фазовый переход – это резкий скачок от одного состояния системы к совершенно другому[10].

Самый знаменитый фазовый переход – изменение состояния воды в зависимости от температуры. При 0° Цельсия вода превращается в лед, а при 100° – в пар. 0° и 100° – критические значения, при которых состояние резко меняется.