小世界网络与无标度网络的社区结构研究

模块性(modularity)是度量网络社区结构(community structure)的主要参数.探讨了Watts和Strogatz的小世界网络(简称W-S模型)以及Barabàsi 等的B-A无标度网络(简称B-A模型)两类典型复杂网络模块性特点.结果显示，网络模块性受到网络连接稀疏的影响，W-S模型具有显著的社区结构，而B-A模型的社区结构特征不明显.因此，应用中应该分别讨论网络的小世界现象和无标度特性.社区结构不同于小世界现象和无标度特性，并可以利用模块性区别网络类型，因此网络复杂性指标应该包括 关键词： 模块性 社区结构 小世界网络 无标度网络     

小世界网络中投资者的从众行为

研究了社会网络中个体连边不同的重连概率下股票市场的收益率的概率分布情况,发现重连概率较小时收益率呈现了波动丛集性、收益率的概率分布呈现尖峰胖尾等典型现象。此外,股票的原始收益率不具有长记忆性,而原始收益率取绝对值后却具有长记忆性。     

基于动力中继的小世界复杂电机网络混沌同步控制

利用链式结构中间节点参数不匹配能降低两个非直接相连外部节点的同步耦合强度临界值,促进两节点同步的特性,对一个双向耦合的小世界电机网络进行同步控制.首先从外部增加参数不匹配的中继节点,通过动力中继降低整个网络的同步耦合强度阈值,从而促进整个电机网络的同步,然后分析动力中继如何作用于网络,最后用数值仿真验证该方法的有效性.     

小世界网络的临界阈值

“小世界”网络可以为真实世界提供大量的信息和各种状态的模拟，例如真实世界中的互联网到供电的电力网，从生活中常发生的流行病传播到大选时的民意测验等都是一种小世界网络．一个“小世界”网络一般包含一定数量的网点，称为网络中心．它们具有非常广泛的联系，通常可以从一个网络中心经过简单的几步就能进行到其它网点．     

小世界生物神经网络的相干共振研究

研究了无外界周期信号时Hodgkin-Huxley模型小世界生物神经网络的非线性响应.数值模拟结果显示：当噪声强度取某一有限值时,峰序列有序度可以达到最大,即产生相干共振现象.同时发现： 随着网络规模N的变化,相干共振系数cv的极小值不是一个,而是多个.这表明相干共振可发生在神经元集群数目特定的不同规模的网络中. 关键词： 相干共振 有序度 小世界网络 生物神经网络     

小世界网络上螺旋波失稳的研究

利用数值计算和分析,研究了螺旋波失稳与重联概率p之间的关系.通过对基于FitzHugh-Nagumo神经元模型的小世界网络的计算和分析,发现螺旋波的小世界效应失稳具有全局性作用和失稳后再激发作用等特点,是不同于爱克豪斯(Eckhaus)失稳和多普勒(Doppler)失稳的又一种新的重要失稳方式. 关键词： 螺旋波 失稳 小世界网络 重联概率     

基于小世界网络模型的光伏微网系统同步方法研究

建立了光伏微网逆变器严格的分段线性状态方程,分析其非线性动力学行为,然后以光伏微网逆变器为网络节点,研究基于小世界网络模型的光伏微网系统同步方法,并与基于邻近耦合规则的光伏微网同步进行比较.研究发现,基于小世界网络模型的光伏微网系统比传统的基于邻近耦合规则的光伏微网系统具有更短的同步时间,在外加扰动的情况下也具有更快的恢复时间.     

小世界网络中的量子纠缠渗流

本文研究了小世界复杂网络中的长程量子纠缠态的制备。提出了量子纠缠渗流优化网络量子通信的方案。通过在经典纠缠渗流协议(CEP)中引入局域化的"target-swap"量子操作,形成量子纠缠渗流协议(QEP)。研究表明QEP在长程纠缠制备的效能方面明显优于CEP,通过度分布变化的分析解释了QEP具有优势的原因。     

耦合小世界神经网络的随机共振

噪声广泛存在于生物神经系统中,对系统功能具有重要作用.采用神经元二维映射模型构建一个复杂神经网络,由多个小世界子网络构成,研究了Gaussian白噪声诱导的随机共振现象.研究发现,只有合适的噪声强度才能使神经网络对输入刺激信号的频率响应达到峰值.另外,网络结构对系统随机共振特性有重要影响.在固定的耦合强度下,存在一个最优的局部小世界子网络结构,使得整个系统的频率响应最佳.     

小世界神经网络的二次超谐波随机共振

随机共振现象是非线性系统中普遍存在的自然现象.主要通过研究小世界生物神经网络中的输出信噪比与反映小世界效应的重连概率p、耦合强度c以及输入信号振幅A之间的关系，来揭示小世界生物神经网络的二次超谐波随机共振的一些规律.发现对于Hodgkin-Huxley小世界神经网络，并不是信号越强，信噪比越大，而是输入信号的振幅A存在一个最优值A_O，此时网络信噪比最大.