Synchronization mechanism of clapping rhythms in mutual interacting individuals

In recent years, clapping synchronization between individuals has been widely studied as one of the typical synchronization phenomena. In this paper, we aim to reveal the synchronization mechanism of clapping interactions by observing two individuals’ clapping rhythms in a series of experiments. We find that the two synchronizing clapping rhythm series exhibit long-range cross-correlations(LRCCs);that is, the interaction of clapping rhythms can be seen as a strong-anticipation process. Previous studies have demonstrated that the interactions in local timescales or global matching in statistical structures of fluctuation in long timescales can be sources of the strong-anticipation process. However, the origin of the strong anticipation process often appears elusive in many complex systems. Here, we find that the clapping synchronization process may result from the local interaction between two clapping individuals and may result from the more global coordination between two clapping individuals. We introduce two stochastic models for mutually interacting clapping individuals that generate the LRCCs and prove theoretically that the generation of clapping synchronization process needs to consider both local interaction and global matching. This study provides a statistical framework for studying the internal synchronization mechanism of other complex systems. Our theoretical model can also be applied to study the dynamics of other complex systems with the LRCCs, including finance, transportation, and climate.     

Soliton Interactions with Different Dispersion Curve Functions in Heterogeneous Systems

In practical optical communication systems, there are some factors that can affect transmission quality of optical solitons. The constant coefficient nonlinear Schr¨odinger(NLS) equation has been unable to meet the actual research needs. We need to use the variable coefficient NLS equation to simulate an actual system, so as to explore its potential application value. Based on the variable coefficient NLS equation, six dispersion decreasing fibers(DDFs) with different dispersion curve functions ...     

一种有效的提高复杂网络同步能力的自适应方法

本文提出了一种根据节点状态来调节网络中边权重的自适应方法(MDMF)来提高网络的同步能力, 总结了网络规模与网络平均速度对同步能力的影响. 研究发现, 通过这种自适应方法, 得到网络的同步能力与网络规模成幂率关系. 在相同网络规模下, 此方法能使网络的同步能力高于无权重网络几个数量级.当网络规模越大时, 提高同步能力越高效.     

异质神经元的排列对环形耦合神经元网络频率同步的影响

以一维环形耦合的非全同FitzHugh-Nagumo神经元网络为研究对象,讨论这种异质神经元在环上的不同排列对其频率同步的影响.研究结果显示,异质神经元的排列不同,对应的神经元网络达到频率同步所需的临界耦合强度也不完全相同.在平均意义下,异质性较小的神经元在环上的距离越近,神经元网络达到频率同步所需的临界耦合强度越大;相反,异质性较大的神经元在环上的距离越近,神经元网络达到同步所需的临界耦合强度越小.通过对频率同步过程的分析,进一步给出了产生这一现象的动力学机理.     

强耦合混沌系统中的近似同步

以单向驱动耦合Lorenz振子一维链为研究对象，研究振子间的混沌同步行为. 数值计算结果表明，对于变量y驱动x的耦合方式，在合适的耦合强度下，会出现第一个振子和第二个振子不同步，而与次近邻非直接连接的振子(如第三个振子)近似同步. 进一步研究表明，出现这一现象的原因是在大耦合强度下，对于这种驱动方式，第一个振子和第二个振子间出现驱动单变量近似同步；虽然它们之间未出现所有变量的完全同步，但是驱动信号事实上已经传递下去了. 关键词： Lorenz振子 混沌同步 近似同步     

收集振动能的摩擦纳米发电机设计与输出性能

随着全球变暖和能源危机的到来,寻找减少碳排放的可再生能源成为人类文明面临的最紧迫挑战之一.振动作为一种常见的机械运动形式,在人们的日常生活中普遍存在.利用多种原理收集振动能量将其转化为电能成为研究热点.基于接触生电和静电感应原理的摩擦纳米发电机(TENG)为收集振动能量提供了一种可行的方法.本文设计了一种接触分离式TENG.推导了TENG的电极间电压-转移电荷量-板间距离(V-Q-x)之间的关系,结合实验分析了负载电阻、振动频率等因素对其输出性能的影响关系,当振动频率为1—6 Hz时,每个工作循环内电荷的转移量几乎相同,而电压和电流随着频率的增大而增大,频率为5 Hz时,最大输出功率达到0.5 m W.运用COMSOL软件对TENG进行模拟仿真,揭示了其在接触分离过程中电势以及聚合物表面电荷密度的分布和变化规律,为高效收集振动能量的摩擦纳米发电机及自供能振动传感器设计提供理论与实践支撑.     

手机短信息传播过程和短信息寿命研究

比较了短信息在无标度网络、小世界网络和实际的短信息网络三种网络中的传播过程,寻找影响短信息传播的因素.研究发现,网络拓扑结构和手机用户的转发短信行为均会影响短信息传播过程.在无标度网络中短信息传播速率快于小世界网络和实际的短信息网络,而无标度网络的短信息寿命较小世界网络和实际的短信息网络短;网络中手机用户的转发短信息行为明显影响短信息的传播过程.同时还发现短信息寿命与网络直径有关. 关键词： 复杂网络 短信息 信息传播 人类行为     

新型冠状病毒肺炎疫情确诊病例的统计分析及自回归建模

基于安徽省卫生健康委员会截至2020年2月19日公布的800余例新型冠状病毒肺炎病例信息,根据病例中公布的接触史构建确诊患者间的有向传播关系,发现源传染患者中男性居多,被传染患者中女性居多.从病例信息中可知,安徽省新型冠状病毒肺炎疫情的发展从初期的具有武汉居住或接触史的输入病例转入后期本地传播为主的小范围社区传播,且严格的防控隔离措施有效切断了社区内的进一步传播.源传染患者与被传染患者的确诊时间间隔可用G分布拟合,确诊时间间隔的中位数为2 d,平均值为2.67 d.基于有向传播关系的统计特点,构建安徽省疫情发展后期的自回归传播模型,模型仿真结果与疫情发展数据符合.对除湖北省的全国确诊病例数据同样采取自回归建模与仿真,结果仍与疫情发展数据符合.这一发现为控制疫情在湖北省以外区域的防控提供了参考:通过严格的防控措施和隔离措施,疫情在湖北省之外的传播具有很大的黏滞性,多为家庭程度的密切接触传播,且能有效控制新型冠状病毒肺炎在当地的传播深度,有效控制了疫情的蔓延.     

手机短信网络的生长过程研究

模拟了短信网络的生长过程并研究其拓扑结构.发现短信网络在生长过程中，度分布、节点的度与其加入网络时间的关系、平均度随时间的变化等方面与先前的模型有所不符.根据短信网络的数据分析，提出了短信网络的生长机制——局部优先连接机制.结果表明，模拟以短信网络为代表的实际网络时，局部优先连接模型优于其他网络模型. 关键词： 复杂网络 短信网络 局部优先连接     

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利用鞅方法,我们给出跳扩散过程的偏差不等式,推广了之前关于纯Lévy跳过程在类Cramér条件下的结论,同时我们的方法对于Lévy测度不具有指数矩的情形也是适用的.