无源网络中的随机网络模型和无标度网络模型是两种常见的网络模型，用于描述复杂网络结构和性质。无源网络是指网络中不存在中心节点或者控制节点，所有节点在网络中地位平等，这两种模型分别描述了节点连接的随机性和节点度分布的特点。
随机网络模型：随机网络模型是指网络中节点连接的建立是完全随机的，节点之间的连接概率是相同的。最著名的随机网络模型是ER随机图模型（Erd?s–Rényi Model），它假设网络中任意两个节点之间的连接概率是相同的，并且是独立同分布的随机变量。随机网络模型具有较小的聚集特性和较短的平均路径长度，但是节点度分布呈现泊松分布。
无标度网络模型：无标度网络模型是指网络中节点度分布呈现幂律分布，即存在少量的超级节点，它们具有非常高的连接度，而绝大多数节点的连接度较低。最著名的无标度网络模型是BA无标度网络模型（BarabáSi–Albert Model），它假设网络中新增加的节点更倾向于连接已有连接度较高的节点，这样就形成了幂律分布的节点度分布。无标度网络模型具有高度的聚集特性和较短的平均路径长度。
在实际应用中，随机网络模型常常用于描述互联网等随机连接的网络结构，而无标度网络模型常常用于描述社交网络、生物网络等存在明显节点度分布不均的网络结构。
因此，对于不同类型的网络结构，可以根据具体的情况选择适合的网络模型进行描述和分析，以更好地理解网络的特性和行为规律。