动态复杂网络中节点影响力的研究进展

节点影响力的识别和预测具有重要的理论意义和应用价值,是复杂网络的热点研究领域.目前大多数研究方法都是针对静态网络或动态网络某一时刻的快照进行的,然而在实际应用场景中,社会、生物、信息、技术等复杂网络都是动态演化的.因此在动态复杂网络中评估节点影响力以及预测节点未来影响力,特别是在网络结构变化之前的预测更具意义.本文系统地总结了动态复杂网络中节点影响力算法面临的三类挑战,即在增长网络中,节点影响力算法的计算复杂性和时间偏见;网络实时动态演化时,节点影响力算法的适应性;网络结构微扰或突变时,节点影响力算法的鲁棒性,以及利用网络结构演变阐释经济复杂性涌现的问题.最后总结了这一研究方向几个待解决的问题并指出未来可能的发展方向.     

基于度与集聚系数的网络节点重要性度量方法研究

网络中节点重要性度量对于研究网络的鲁棒性具有十分重要的意义. 研究者们普遍运用度或集聚系数来度量节点的重要程度, 然而度指标只考虑节点自身邻居个数而忽略了其邻居之间的信息, 集聚系数只考虑节点邻居之间的紧密程度而忽略了其邻居的规模. 本文综合考虑节点的邻居个数, 以及其邻居之间的连接紧密程度, 提出了一种基于邻居信息与集聚系数的节点重要性评价方法. 对美国航空网络和美国西部电力网进行的选择性攻击实验表明, 采用该方法的效果较k-shell指标可以分别提高24%和112%. 本文的节点重要性度量方法只需要考虑网络局部信息, 因此非常适合于对大规模网络的节点重要性进行有效分析. 关键词： 网络科学 鲁棒性 节点重要性 集聚系数     

基于节点负荷失效的网络可控性研究

Liu和Barabasi将现代控制理论应用到线性系统的网络可控性问题上, 提出了最小驱动节点集的计算方法, 解决了复杂网络控制的可计算问题. 针对现实网络中存在的节点因负荷过载而失效的问题, 本文提出了基于节点负荷失效的网络可控性模型. 通过对网络采用介数和Weibull失效模型, 在随机和目标失效机制下进行仿真, 研究结果表明: 维持无标度网络可控性的难度要明显大于随机网络; 在目标节点失效机制下, 即使对网络输入极少的失效信号, 也能极大地破坏网络的可控性; 使高介数节点失效要比使度高节点失效更能破坏网络的可控性, 说明高介数节点在维持网络可控性上发挥着重要作用; 对不同的负荷失效模型, 要合理采取措施, 防止网络发生阶跃性全不可控现象. 关键词： 网络可控性 结构可控性 节点失效     

A meshless Galerkin method with moving least square approximations for infinite elastic solids

Combining moving least square approximations and boundary integral equations, a meshless Galerkin method, which is the Galerkin boundary node method （GBNM）, for twoand three-dimensional infinite elastic solid mechanics problems with traction boundary conditions is discussed. In this numerical method, the resulting formulation inherits the symmetry and positive definiteness of variational problems, and boundary conditions can be applied directly and easily. A rigorous error analysis and convergence study for both displacement and stress is presented in Sobolev spaces. The capability of this method is illustrated and assessed by some numerical examples.     

样条有限条塑性铰法分析薄板的弯曲极限承载力

本文用Ｂ－３样条函数有限条元塑性铰法考虑薄板大挠度的影响分析了受弯薄板的极限承载力。其结果与有关试验资料较为符合。     

MESHLESS ANALYSIS FOR THREE-DIMENSIONAL ELASTICITY WITH SINGULAR HYBRID BOUNDARY NODE METHOD

The singular hybrid boundary node method (SHBNM) is proposed for solving three-dimensional problems in linear elasticity. The SHBNM represents a coupling between the hybrid displacement variational formulations and moving least squares (MLS) approximation. The main idea is to reduce the dimensionality of the former and keep the meshless advantage of the later. The rigid movement method was employed to solve the hyper-singular integrations. The 'boundary layer effect', which is the main drawback of the original Hybrid BNM, was overcome by an adaptive integration scheme. The source points of the fundamental solution were arranged directly on the boundary. Thus the uncertain scale factor taken in the regular hybrid boundary node method (RHBNM) can be avoided. Numerical examples for some 3D elastic problems were given to show the characteristics. The computation results obtained by the present method are in excellent agreement with the analytical solution. The parameters that influence the performance of this method were studied through the numerical examples.     

????????????????????????е????

提出了将杂交边界点法和双重互易法结合求解势问题的一种新的算法. 将势问题的解分为通解和特解两部分，通解使用 杂交边界点方法求解，特解则利用局部径向基函数近似. 该方法输入数据只是求解域上离散 的点，不需要额外的方程来计算域内物理量，后处理十分简便. 数值算例表明了该方法的稳 定性和有效性.     

可变网格的有限单元分析在边坡稳定计算中的应用

本文在非线性有限单元法的基础上，引进八节点的狭长单元来描述边坡中的滑动面，同时对于有限元单元网格可调节点坐标进行变更形成新的网格，于是利用原有基本网格架，通过多次有限元分析求出边坡中可能滑动面的稳定系数曲线Ｋ＝ｆ（α），并进而确定最危险的滑动面，在此基础上开展一系列稳定分析工作。     

Boundary element analysis of contact problems using artificial boundary node approach

An improved version of the regular boundary element method, the artificial boundary node approach, is derived. A simple contact algorithm is designed and implemented into the direct boundary element, regular boundary element and artificial boundary node approaches. The exisiting and derived approaches are tested using some case studies. The results of the artificial boundary node approach are compared with those of the existing boundary element program, the regular element approach, ANSYS and analytical solution whenever possible. The results show the effectiveness of the artificial boundary node approach for a wider range of boundary offsets.     

网络集聚性对节点中心性指标的准确性影响

节点中心性指标是从特定角度对网络某一方面的结构特点进行刻画的度量指标, 因此网络拓扑结构的改变会对节点中心性指标的准确性产生重要影响. 本文利用Holme-Kim模型构建可变集聚系数的无标度网络, 然后采用Susceptible-Infective-Removal模型进行传播影响力的仿真实验, 接着分析了节点中心性指标在不同集聚系数的无标度网络中的准确性. 结果表明, 度中心性和介数中心性的准确性在低集聚系数的网络中表现更好, 特征向量中心性则在高集聚类网络中更准确, 而紧密度中心性的准确性受网络集聚系数的变化影响较小. 因此当网络的集聚系数较低时, 可选择度或者介数作为中心性指标进行网络节点影响力评价; 反之则选择紧密度指标或特征向量指标较好, 尤其当网络的集聚系数接近0.6时特征向量的准确性可以高达到0.85, 是度量小规模网络的较优选择. 另一方面, 传播过程的感染率越高, 度指标和介数指标越可靠, 紧密度和特征向量则相反. 最后Autonomous System实证网络的断边重连实验, 进一步验证了网络集聚性的改变会对节点中心性指标的准确性产生重要影响.