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复杂网络描述的是现实世界中的系统，即复杂系统的高度抽象.如科研合作网、万维网、生物网中的新陈代谢网、因特网、电力网、航空网、语言网和引文网等.而现实的很多复杂网络由于网络规模不断增大，节点之间的连接存在多样性，不能被现有的模型所描述，即：一条边连接相邻接的两个点^只能考虑超网络.超网络的研究主要集中在超网络的应用和模型构建上，而对于确定性超网络的模型及其性质分析迄今为止仍缺乏相关的理论研究.复杂网络的确定性模型在复杂网络建模领域起着不可或缺的作用. 在本文中，提出新的网络模型4部超图，即：一条超边连接（个顶点.此类网络可以详细的描述各种网络.如：3部超图描述标签网、引文网；4部超图描述麻友网中的麻友之间的关系.通过提出的网络模型，解析计算确定性超网络的拓扑特性，研究此网络模型的相关特性：度分布、边度分布.通过度分布的概率分布的随机模型，利用生成函数研究随机超图的拓扑量，即：投影图、巨大分支. 本文又在提出的模型基础上，提出一个确定递归的算法.通过演化模型，研究了此超树的度分布、平均路径长度、介数、聚集系数、1叩1狀1犯谱等性质，使得Ⅰ部超图更加的充分.这些性质的研究对于复杂超网络的拓扑和组织特性的进一步的研究是很有必要的，如超网络的小世界和无标度特性、对随机失效和攻击的鲁棒性、以及社团的识别等等^希望研究成果能为复杂超网络的研究发挥推动作用.