复杂网络研究概述

近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网路的研究热潮．复杂网络区别于以前广泛研究的规则网络和随机网络最重要的统计特征是什么?物理学家研究复杂网络的终极问题是什么?物理过程以及相关的物理现象对拓扑结构是否敏感?物理学家进入这一研究领域的原因和意义何在?复杂网络研究领域将来可能会向着什么方向发展?文章围绕上述问题，从整体上概述了复杂网络的研究进展．     

复杂网络链路可预测性:基于特征谱视角

近年来链路预测的理论和实证研究发展迅速,大部分工作关注于提出更精确的预测算法.事实上,链路预测的前提是网络的结构本身能够被预测,这种"可被预测的程度"可以看作是网络自身的基本属性.本文拟从特征谱的视角去解释网络的链路可预测性,并刻画网络的拓扑结构信息,通过对网络特征谱进行分析,构造了复杂网络链路可预测性评价指标.通过该指标计算和分析不同网络的链路可预测性,能够在选择算法前获取目标网络能够被预测的难易程度,解决到底是网络本身难以预测还是预测算法不合适的问题,为复杂网络与链路预测算法的选择和匹配问题提供帮助.     

复杂网络可控性的研究概况

近年来,随着复杂网络研究的不断深入,人们越来越关注于对复杂网络终极目标的探索,即如何对复杂网络进行控制。如同一辆构造精密且复杂的汽车,人们对汽车的驾驶和操控只需通过档位、油门、刹车和离合这样几个简单的部件即可(如图1 所示),那么对于一个节点连边众多的网络,我们也希望通过少量的外界输入来控制整个网络的运行状态,使网络的运行结果为我们所用。例如在电力网络中,如何对个别节点进行外界输入来达到调控整个网络的性能;在基因网络中,如何有选择地对某些节点进行外界输入或者干预来达到调控整个基因网络,从根本上实现对一些疾病的治愈等。     

复杂网络可控性研究现状综述

控制复杂系统是人们对复杂系统模型结构及相关动力学进行研究的最终目标, 反映人们对复杂系统的认识能力. 近年来, 通过控制理论和复杂性科学相结合,复杂网络可控性的研究引起了人们的广泛关注. 在过去的几年内, 来自国内外不同领域的研究人员从不同的角度对复杂网络可控性进行了深入的分析研究, 取得了丰硕的成果. 本文重点讨论了复杂网络的结构可控性研究进展, 详细介绍了基于最大匹配方法的复杂网络结构可控性分析框架, 综述了自2011年以来复杂网络可控性的相关研究成果, 具体论述了不同类型的可控性、可控性与网络拓扑结构统计特征的关联、基于可控性的网络及节点度量、控制的鲁棒性和可控性的相关优化方法. 最后, 对网络可控性未来的研究动态进行了展望, 有助于国内同行开展网络可控性的相关研究.     

从统计物理学看复杂网络研究

从统计物理学来看,网络是一个包含了大量个体及个体之间相互作用的系统。本文从统计物理学的角度整理与总结了复杂网络目前的主要研究结果,并对将来的研究工作做了一个展望。文章把网络分为三个层次———无向网络、有向网络与加权网络,对不同网络的静态几何量研究的现状分别做了综述,并结合网络机制模型设计与评价的需要,提出了新的有待研究的静态几何量;对网络机制模型做了总结与分析,提出了有待解决的关于双向幂律网络的机制模型的问题;部分地概括了网络演化性质,网络的结构稳定性以及网络上的动力学模型的研究。然后,以我们目前正在进行的两个方面的工作—科学家网络和产品生产关系网络—为例,粗略地介绍了网络研究在一些实际问题中的应用。最后,作为一个简单的补充和索引,我们整理了复杂网络研究中部分常用的解析与数值计算的方法。     

复杂网络上的演化博弈研究

 合作行为常见于生物系统和社会系统中, 而博弈论为研究自私个体间的合作行为提供了一个有力的工具。博弈论又称对策论, 指的是研究多个个体之间在特定条件制约下的对局里利用相关方的策略, 而实施对应策略的学科。如美苏核武竞争博弈, 如果双方都选择加入核武裁撤, 那么双方的总收益是最高的, 然而诱惑却是等待对方摧毁核武设施而自己保留一些。由此看出, 合作能够获得较高的集体收益, 然而个体由于自私通常会选择背叛以获得较高的自身收益。因此维持和促进合作行为的涌现一直是博弈论的一个挑战。其中一些典型的模型, 如囚徒困境博弈(prisoner's dilemma game), 雪堆博弈(snow-drift game)和公共物品博弈(public goods game)等被广泛研究。     

复杂网络上灾害蔓延动力学研究

针对关键生命线系统，如电网、供水网、供气网、交通网、通信网等的一些共性特征，建立一个普适性的灾害蔓延动力学模型. 这个模型考虑网络结点的自修复功能、灾害蔓延机制和内部随机噪声，并研究自修复因子、延迟时间因子和噪声强度三个重要特征参数对三种网络(随机网络、无标度网络和小世界网络)结点修复率和崩溃结点数的影响. 模拟结果与这些实际生命线系统的特征一致，表明所建立的模型可以有效地模拟生命线系统的灾害演化动力学. 关键词： 复杂网络 生命线系统 灾害蔓延     

复杂网络病毒传播的局域控制研究

从复杂网络的节点路径长度范围的角度来研究病毒传播的局域控制，分析了在不同拓扑结构的复杂网络中进行局域控制的有效性.研究表明，局域控制对WS小世界网络、BA无标度网络和ER随机网络三类复杂网络均有效，但只有WS小世界网络存在零感染的控制范围最优值d=3；对于长程连边的分布存在距离偏好的Kleinberg小世界网络，随着依赖度的增大，病毒传播率临界值增加，同时局域范围控制的效果得到加强. 关键词： 复杂网络 病毒传播 局域控制 路径长度     

关联复杂网络建模及辨识研究

运用异质耦合拆分方法和驱动-响应模型,提出关联复杂网络节点参数和拓扑结构的辨识方法.首先,研究异质关联复杂网络建模方法,进而依据网络耦合性质不同,拆分构造了两类异质关联复杂网络.然后运用驱动-响应模型、LaSalle不变原理和Gram矩阵,设计节点系统参数和拓扑参数的自适应辨识观测器.所提的观测器能在线获取网络的节点参数、不同耦合性质的拓扑参数.最后,通过数值仿真验证所提方法的有效性.     

从统计物理学看复杂网络研究

从统计物理学来看，网络是一个包含了大量个体及个体之间相互作用的系统。本文从统计物理学的角度整理与总结了复杂网络目前的主要研究结果，并对将来的研究工作做了一个展望。文章把网络分为三个层次——无向网络、有向网络与加权网络，对不同网络的静态几何量研究的现状分别做了综述，并结合网络机制模型设计与评价的需要，提出了新的有待研究的静态几何量；对网络机制模型做了总结与分析，提出了有待解决的关于双向幂律网络的机制模型的问题；部分地概括了网络演化性质，网络的结构稳定性以及网络上的动力学模型的研究。然后，以我们目前正在进行的两个方面的工作—科学家网络和产品生产关系网络一为例，粗略地介绍了网络研究在一些实际问题中的应用。最后，作为一个简单的补充和索引，我们整理了复杂网络研究中部分常用的解析与数值计算的方法。     

加权复杂网络的交通动力学研究

运用局域边权信息的路由搜索策略对以BBV模型生成的通讯网络的数据传输进行了研究。通过大量的数值仿真表明,当β=1.2时,网络具有最大的通讯能力、最小的信息平均传输时间和最小的网络负载。此研究对于实际通讯网络中路由搜索协议的设计具有一定的意义。     

双层非线性耦合反应扩散系统中复杂Turing斑图

采用双层耦合的Brusselator模型, 研究了两个子系统非线性耦合时Turing 模对斑图的影响, 发现两子系统Turing 模的波数比和耦合系数的大小对斑图的形成起着重要作用. 模拟结果表明: 斑图类型随波数比值的增加, 从简单斑图发展到复杂斑图; 非线性耦合项系数在0–0.1时, 系统1中短波模在系统2失稳模的影响下不仅可形成简单六边形、四边形和条纹斑图, 两模共振耦合还可以形成蜂窝六边形、超六边形和复杂的黑眼斑图等超点阵图形, 首次在一定范围内调整控制参量观察到由简单正四边形向超六边形斑图的转化过程; 耦合系数在0.1–1时, 系统1中短波模与系统2失稳模未发生共振耦合仅观察到与系统2相同形状的简单六边形、四边形和条纹斑图. 关键词： Brusselator模型 非线性耦合 Turing模     

复杂系统研究先锋荣获诺贝尔奖

<正>2021年诺贝尔物理学奖授予真锅淑郎(Syukuro Manabe)、克劳斯·哈塞尔曼(Klaus Hasselmann)和乔治·帕里西(Giorgio Parisi),以表彰他们在复杂系统中的无序性和波动性研究中做出的贡献。奖金为1千万瑞典克朗(约110万美元)。奖金的一半授予Parisi,一半由Manabe和Hasselmann分享。诺贝尔物理学奖委员会表彰Parisi"因为发现了从原子到行星尺度的物理系统中无序和波动的相互作用";     

复杂系统重构

远离平衡态的开放复杂系统遍及自然、社会和技术领域,是复杂性科学的主要研究对象.通过与外界的能量和物质交换,复杂系统通过自组织形成了多种多样的内在结构、秩序和规律,对认识和预测复杂系统提出了艰巨的挑战.随着实验技术的提高和科技的进步,反映和体现各种复杂系统机理的数据呈指数增长,为研究复杂系统提供了新的机遇.通过系统行为表象数据,揭示复杂系统结构和动力学属于物理领域的反问题,是认识复杂系统的基础,是预测系统状态演化的前提,对于实现系统状态的调控必不可少.然而,复杂系统的多样性和复杂性给解决这一反问题造成了极大的困难.因此,需要开阔思路,借助多学科的交叉与融合,充分挖掘数据中隐藏的知识和深层次机理.本文综述了近年来复杂系统,特别是复杂结构重构和推断方面的研究成果,希望能够启发复杂系统反问题方面的创新.同时,也希望呼吁各领域学者都能关注复杂系统反问题,推动自然、社会、经济、生物、科技领域的交叉与融合,解决大家共同面对的科学问题.     

基于传播免疫的复杂网络可控性研究

复杂网络控制反映了人类对复杂系统的认识深度和改造能力. 最新研究成果基于线性系统控制理论建立了复杂网络可控性的理论架构, 能够发现任意拓扑结构的线性时不变复杂网络中控制全部节点状态的最小驱动节点集, 但是该模型未考虑免疫节点或失效节点对控制信号传播的阻断.在继承该模型优点的前提下, 重新构建了基于传播免疫的复杂网络控制模型.在采用分属于随机免疫和目标免疫两种策略的 4个方法确定免疫节点的情况下,分析14个真实网络的可控性.结果表明:如果将网络中度数、 介数和紧密度指标较高的节点作为免疫节点,将极大地提高控制复杂网络的难度. 从而在一定程度上丰富了以往模型的结论.     

复杂网络演化模型分析

根据复杂网络的的发展分别分析了目前复杂网络中最主要的几种网络模型,包括规则网络、随机网络、小世界网络、无标度网络和加权网络模型,并提出了进一步研究的一些方向。     

基于复杂事件处理的WSID网络中间件的研究

射频识别(Radio Frequency Identification,简称RFID)与无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)融合形成的无线传感识别(Wireless Sensor Identification,简称WSID)网络,既可以识别物体携带标签的的信息,还可以检测物体周围环境的信息,将成为物联网的一个发展趋势;基于EPC体系架构提出一种WSID网络的体系架构,并详细介绍了此体系中间件的设计;运用复杂事件处理技术实时地处理来自分布式RFID读卡器和传感器的大量数据,WSID中间件通过筛选、分组、汇总和构建复杂事件,为用户提供更有意义的数据。     

基于模体的复杂网络测度量研究

针对复杂网络拓扑结构中模体的存在性, 在传统的顶点度和边聚类系数定义的基础上, 提出了基于模体的顶点度和边度来衡量网络中顶点和边的重要性. 用Rand-ESU算法对不同规模的8个网络进行模体检测, 验证了网络中模体的存在性, 重点分析了Karate网络和Dolphin网络中模体的结构和特征. 用Pearson相关系数衡量基于模体的顶点度与传统顶点度、基于模体的边度与边聚类系数的相关性, 仿真分析结果表明相关性大小与模体种类有关, 基于模体的顶点度和边度是对原定义的一种改进和拓展, 更全面地刻画了顶点和边在网络中的重要性. 关键词： 模体 顶点度 边度 Pearson相关系数     

复杂网络的一种加权路由策略研究

复杂网络的传输能力是其功能正常运转的重要保障,提高网络的吞吐量有着重要意义.提出一种新的高效路由策略,以提高复杂网络的传输能力,称之为加权路由策略.即对网络的每一条边加权,权值与该边的两端节点的度相关,然后数据包按照这个加权网络的最短路径路由.这样的路径可以更均匀地经过各个节点,发挥它们的传输能力,极大地提高网络的吞吐量.可以避免数据包集中地通过个别度大的节点,在这些节点发生拥塞.仿真显示,该策略比传统的最短路径策略优越,对很多结构的网络,可以提高几十倍的吞吐量. 关键词： 复杂网络 路由策略 吞吐量 拥塞     

考虑人类流动行为的动态复杂网络研究

现实的复杂网络往往具有动态的结构特征.考虑人类流动行为的特点,提出一种随机行走网络模型对人类流动网络进行模拟研究.从度分布、聚类系数、最短路径距离以及位移分布等方面对该模型进行模拟分析,结果表明,该动态复杂网络度分布服从泊松分布,呈现随机网络特征;当通信半径大于某一较小数值时,具有高的聚类系数和短的平均路径长度,呈现小世界网络特征;而位移分布则满足幂律分布,这一结论与近年来人们对人类流动行为的实证研究结果相符合.