节点数加速增长的复杂网络生长模型

受某些实际网络节点数按几何级数增长现象的启发，构造了每个时间步中按当前网络规模成比例地同时加入多个节点的节点数加速增长的网络模型.研究表明，在增长率不是很大的情况下网络度分布仍然是幂律的，但在不同的增长率r下幂律指数是不同的.得到了幂律指数介于2到3之间可调的无标度网络模型，并解析地给出了幂律指数随增长率变化的函数关系.数值模拟还显示，网络的平均最短距离随r减小而簇系数随r增大. 关键词： 复杂网络 无标度网络 生长网络模型 节点数加速增长网络模型     

交通流驱动的含权网络

文章对含权复杂网络研究的最近进展给予了评述，特别报道了文章作者最近提出的一个交通流驱动的含权技术网络模型。这一模型能够同时给出网络连接度分布的幂函数律、网络强度分布的幂函数律、网络权重分布的幂函数律，以及高聚集性和非相称混合性等五大特征，因此成功地刻画了真实技术网络的无尺度性质和小世界效应     

Fukui—Ishibashi交通流基本图解析研究

本文对于含高速运动车的Ｆｕｋｕｉ－Ｉｓｈｉｂａｘｈｉ决定论性一维交通流包自动机模型，采用新的解析研究方法，严格导出描述基本图曲弛的精确平均场方程。     

Evolutionary snowdrift game on heterogeneous Newman--Watts small-world network

We study the evolutionary snowdrift game in a heterogeneous Newman-Watts small-world network. The heterogeneity of the network is controlled by the number of hubs. It is found that the moderate heterogeneity of the network can promote the cooperation best. Besides, we study how the hubs affect the evolution of cooperative behaviours of the heterogeneous Newman-Watts small-world network. Simulation results show that both the initial states of hubs and the connections between hubs can play an important role. Our work gives a further insight into the effect of hubs on the heterogeneous networks.     

人类行为双向选择现象研究

正一、研究背景由几十亿人组成的庞大社会系统是非常复杂的,我们越来越深刻认识到认知人类社会自身规律的重要性。随着计算机网络技术的不断发展,我们已经有能力记录和统计关于人类社会行为的海量数据。挖掘这些大数据,对其特征进行统计分析,探索可能存在的动力学机制和内在机理,建立各种模型,我们可以更加深入理解和认知各种相关的人类社会行为。国内外众多科学工作者在这方面已经做了大量的研究工作,这些工作主要体现在人类社会行为时间统计特性和空     

金融市场中经纪人相互竞争和适应性行为的物理模型

金融物理中的争当少数者博奕模型,是一个用来模拟金融市场动力学行为的最简单的模型,可以尝试利用它来对实际金融市场中许多现象提供物理的理解.文章介绍了关于金融物理的争当少数者博奕模型的一些主要研究结果和若干最新的发展方向.     

Sub-strategy updating evolution in minority game

In this paper, we propose and study a new evolution model of minority game. Any strategy in minority game can be regarded as composed of sub-strategies corresponding to different histories. Based on the evolution model proposed by Li－Riolo－Savit, in which those agents that perform poorly may update their strategies randomly. This paper presents a new evolution model in which poor agents update their strategies by changing only a part of sub-strategy sets with low success rate. Simulation result shows that the new model with sub-strategy-set updating evolution mechanism may approach its steady state more quickly than the Li－Riolo－Savit model. In the steady state of the new model, stronger adaptive cooperation among agents will appear, implying that the social resource can be allocated more rationally and utilized more effectively compared with the Li－Riolo－Savit model.