加权复杂网络社团的评价指标及其发现算法分析

节点的聚集现象是复杂网络的重要特性.以往研究主要发现无权复杂网络中的社团,较少涉及加权网络的社团发现.由于加权网络的复杂性远高于无权网络,一般认为加权网络的社团发现是一个较难的问题.本文基于统一的数据基础,从社团评价指标的有效性和现有算法的效果两个角度开展研究.首先,总结了加权网络三种常见的社团评估指标,并在社团大小、密度和局域特点均不同的模拟数据集上分析指标的有效性;其次,针对5个数据集,分析现有的3种加权复杂网络社团发现算法的效果.研究表明:上述指标无论在评价最基本的社团结构,还是在分析结构复杂的社团时都有较大缺欠;现有的加权网络社团发现算法的泛化能力不强.     

基于机群系统的薄膜淀积并行计算

基于集群并行系统,实现了运用蒙特卡罗方法模拟100×100×100个原子Si衬底Al薄膜淀积过程的并行计算.采用了重叠的区域分解法和异步通信的有效并行计算策略,将区域的合理划分与薄膜淀积的空间填补的拓扑几何机理结合起来,着重减少通信耗费,提高算法的并行性能,大量地缩短了薄膜淀积模拟计算时间,从而为运用计算机方法模拟薄膜淀积、完成薄膜材料淀积的预测提供了更高效的手段.