动态Erd?s–Rényi随机图中边状态分布（on/off-time）的估计研究

本研究针对动态Erd?s–Rényi图中边状态切换的统计估计难题，提出基于矩量法的参数估计模型，成功实现对边活跃/休眠时间分布的渐近正态估计，为复杂网络动态行为分析提供了重要的方法论支撑。

　　

本研究聚焦于动态Erd?s–Rényi随机图模型中边状态的时序变化特性。通过交替更新过程（alternating renewal process）模拟边的出现与消失，研究团队开发了一种基于矩量法（method of moments）的参数估计器，仅通过观测图中边的总数（aggregate number of edges）即可反推边处于活跃状态（on-time）和休眠状态（off-time）的概率分布。研究证明了该估计器在特定条件下的渐近正态性（asymptotically normal），并明确了对应协方差矩阵的识别方法。此外，论文还探讨了当观测对象扩展为其他子图结构（如楔形结构wedges或三角形triangles）时的模型适配方案。