网络中节点间距离对同步能力影响的分析

最近二十年来科学家深入研究了与复杂网络相关的各种问题,在网络结构与同步、博弈、传播等动力学的相互作用方面取得了巨大的研究进展。目前人们已经对网络上动力系统的同步问题有了深入的了解,但网络结构特别是网络的平均距离、度分布的异质性等对同步能力影响的定量关系还不清楚。本文以规则的Moore格子为网络模型,细致分析网络的平均距离和距离分布的异质性与网络同步能力之间的精确关系,研究结果表明网络的平均距离越小、距离分布的越均匀,网络的同步能力越强;进一步,发现网络的平均距离和网络的度分布异质性与描述网络同步能力的拉普拉斯矩阵特征值比和非零最小特征值之间基本满足幂率关系。我们还从数值上给出了这两个因素与网络的拉普拉斯矩阵特征值比之间的关系。我们的工作进一步明确了网络的距离与同步能力之间的精确关系,加深了人们对网络结构与同步能力之间关系的认识。     

异质自适应网络中的核心-边缘结构及其对疾病传播的抑制作用

节点属性异质自适应网络中疾病传播的研究表明节点属性异质性可以很大程度上增大传播阈值, 并且自组织形成一个更鲁棒的度异质网络结构. 本文从数值模拟方面研究鲁棒的度分布异质结构的自组织形成过程, 分析发现核心-边缘结构的形成才是导致传播阈值增大的根本原因. 鉴于此, 提出一种重连策略, 能够促进核心-边缘结构的形成, 从而达到增大传播阈值的目的. 这不仅有助于深入认识节点属性异质自适应网络中的流行病传播过程, 而且为疾病传播控制策略的提出提供了新思路.     

基于时滞耦合映像格子的多耦合边耦合网络级联抗毁性研究

现实中各网络之间的耦合促进了网络间的交流,但也带来了级联故障大范围传播的风险.考虑到故障的传播一般存在时滞,并且一个节点可能拥有不止一条耦合边的情况,本文构建了基于时滞耦合映像格子的多耦合边无标度耦合网络级联故障模型.研究表明,对于BA(Barabási-Albert)无标度耦合网络,存在一个阈值hT≈3,当耦合强度小于此阈值时,耦合越强抗毁性越弱;反之,耦合越强抗毁性反而越强.另外,研究发现时滞对耦合网络的影响不仅仅是延长了故障传播的时间,为采取防护措施争取了时间,而且也对最终故障规模产生了影响,具体地,当层内时滞τ1和层间时滞τ2可取任意值时,当两者成整数倍关系时其最终故障规模将更大.本文的研究可为构建高抗毁性的耦合网络或提高耦合网络的级联抗毁性提供参考.     

加权方式对网络同步能力的影响

针对真实网络中权值与端点度的相关特性,提出了一种与始点和终点的度 都相关的非对称加权方式.在不同的网络结构下研究加权方式对同步能力的影响. 研究发现网络异质性越强时,通过调节网络权值改变网络同步能力的效果越显著, 而网络越匀质时,调节权值的方式改变网络同步能力的效果越不明显. 仿真实验显示无论在小世界网络还是无标度网络中,网络都是在节点的输入强度为1处获得最优的同步能力.     

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.     

网络集聚性对节点中心性指标准确性的影响

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.     

簇间连接方式不同的簇网络的同步过程研究

本文对簇间连接方式不同的三类簇网络的同步能力和同步过程进行研究. 构成簇网络的两个子网均为BA无标度网络, 当簇间连接方式是双向耦合时, 称其为TWD网络模型, 当簇间连接是大子网驱动小子网时, 称其为BDS网络模型, 当簇间连接是小子网驱动大子网时, 称其为SDB网络模型. 研究表明, 当小子网和大子网节点数目的比值大于某一临界值时, TWD网络模型的同步能力大于BDS网络模型的同步能力, 当该比值小于某一临界值时, TWD网络模型的同步能力小于BDS网络模型的同步能力, SDB网络模型的同步能力是三种网络结构中最差的. 对于簇间连接具有方向性的单向驱动网络, 簇网络的整体同步能力与被驱动子网的节点数和簇间连接数有关, 与驱动网络自身节点数无关. 增加簇间连接数在开始时会降低各子网的同步速度, 但最终各子网到达完全同步的时间减少, 网络的整体同步能力增强. 文中以Kuramoto相振子作为网络节点, 研究了不同情况下三种簇网络的同步过程, 证明了所得结论的正确性. 关键词： 簇网络 有向连接 同步能力 Kuramoto振子     

多关系网络上的流行病传播动力学研究

多关系网络已经吸引了许多人的注意, 目前的研究主要涉及其拓扑结构及其演化的分析、 不同类型关系的挖掘、重叠社区的检测、级联失效动力学等. 然而,多关系网络上流行病传播的研究还相对较少. 由此提出一种双关系网络模型(工作-朋友关系网), 研究多关系对于流行病传播动力学行为的影响. 在全接触模式下, 多关系的存在会显著降低网络中的爆发阈值, 使得疾病更容易流行而难以控制. 对比ER (Erdös-Rènyi), WS (Watts-Strogatz), BA (Barabási-Albert)三种网络, 由于结构异质性的差异, WS网络受到的影响最大, ER网络次之, BA网络最小. 有趣的是, 其爆发阈值的相对变化大小与网络结构无关. 在单点接触模式下, 增加强关系的权重将显著提升爆发阈值, 降低感染密度; 随着强关系的比例变化将出现最优值现象: 极大的爆发阈值和极小的感染密度. 随着强关系的边权增加, 达到最优值的边比例将减少. 更为有趣的是, 三个网络中优值出现的位置几乎一致, 独立于网络结构. 这一研究不但有助于理解多关系网络上的病毒传播过程, 也为多关系网络研究提供了一个新的视角. 关键词： 多关系网络 流行病传播 接触模式 爆发阈值     

多层单向耦合星形网络的特征值谱及同步能力分析

随着复杂网络同步的进一步发展,对复杂网络的研究重点由单层网络转向更加接近实际网络的多层有向网络.本文分别严格推导出三层、多层的单向耦合星形网络的特征值谱,并分析了耦合强度、节点数、层数对网络同步能力的影响,重点分析了层数和层间中心节点之间的耦合强度对多层单向耦合星形网络同步能力的影响,得出了层数对多层网络同步能力的影响至关重要.当同步域无界时,网络的同步能力与耦合强度、层数有关,同步能力随其增大而增强;当同步域有界时,对于叶子节点向中心节点耦合的多层星形网络,当层内耦合强度较弱时,层内耦合强度的增大会使同步能力增强,而层间叶子节点之间的耦合强度、层数的增大反而会使同步能力减弱;当层间中心节点之间的耦合强度较弱时,层间中心节点之间的耦合强度、层数的增大会使同步能力增强,层内耦合强度、层间叶子节点之间的耦合强度的增大反而会使同步能力减弱.对于中心节点向叶子节点耦合的多层星形网络,层间叶子节点之间的耦合强度、层数的增大会使同步能力增强,层内耦合强度、节点数、层间中心节点之间的耦合强度的增大反而会使同步能力减弱.     

基于灰关联和灵敏度的BP网络隐含层结构优化

在优化BP神经网络隐含层结构时,采用灰关联剪枝法是每次删除灰关联度小于灰关联阈值的隐节点,该方法学习时间短,但由于灰关联阈值的选取具有一定的主观性,可能会导致误删节点或不能完全删除冗余节点;而采用灵敏度剪枝法是每次只删除灵敏度最小的一个隐节点,故学习时间较长;因此,提出一种基于灰关联-灵敏度的BP神经网络隐含层结构调整算法;首先在网络前期学习过程中,采用灰关联法对隐含层节点进行“粗删”,直到剩余隐节点的灰关联度都大于动态灰关联阈值,然后在网络后期学习过程中,采用灵敏度剪枝法对隐含层节点进行“细删”,直到删除后的学习误差增大,则保留该节点,并结束学习;文章将结构优化后的神经网络应用于风电功率预测,仿真结果表明,该方法在满足学习误差要求的同时,不仅精简了神经网络结构,而且避免了灰关联剪枝法中灰关联阈值精确选取困难所带来的问题。     

神经元网络中局部同步引发的各种效应

在大脑皮层中,神经元大范围的同步放电可以引发癫痫,而癫痫发作期间可以自发出现螺旋波,大量神经元的同步放电与螺旋波自发产生之间的关系目前仍不清楚.本文通过增加水平长程连接构造了具有局域长程耦合区的二维神经元网络,采用Morris-Lecar神经元模型研究了具有多个长方形长程耦合区的神经元网络中波的传播,数值模拟结果表明:传播方向与长程耦合朝向平行的平面波和靶波经过长程耦合区会导致长程耦合区内的神经元同步激发,这种同步激发伴随一部分神经元延迟激发,而另一部分提前激发;当长程耦合区宽度超过临界宽度时,长程耦合区所有神经元延迟激发;当长程耦合区宽度超过最大导通宽度时,波将不能通过长程耦合区.当适当选择长方形长程耦合区的尺寸时,神经元同步激发可使网络出现波回传效应和具有波传播方向的选择性,而且这种波传播方向的选择性对神经元是否处于定态和耦合强度变化很敏感,以致高频平面波列可以部分通过宽度超过最大导通宽度的长程耦合区,因此可以通过对长程耦合区内的神经元施加微扰来控制低频波是否可以通过一定宽度的长程耦合区.对于适当选取的神经元网络结构,当平面波或靶波经过长程耦合区时,网络可自发出现自维持平面波、螺旋波和靶波等现象.本文对产生这些现象的物理机制作了分析.     

考虑谣言清除过程的网络谣言传播与抑制

网络谣言传播是网络传播动力学的重要课题之一. 网络谣言传播常常同时混杂谣言感染和谣言清除两个过程, 对这一现象的分析可以帮助我们更好地认识社会网络中的信息传播. 本文在susceptible-infective-refractory谣言传播模型的基础上增加谣言清除者, 定义了谣言感染和谣言清除的规则, 提出SIERsEs谣言传播模型, 建立了模型的平均场方程, 从理论上分析了谣言传播的稳态, 并求解出谣言传播的感染阈值和清除阈值. 仿真计算分析了感染和清除过程同时作用时, 感染率、清除率和网络平均度对谣言传播的影响. 研究发现, 网络平均度过小或过大, 谣言传播稳定后的影响力都将处于低水平. 分析了目标免疫和熟人免疫等传统免疫策略的不足, 针对网络环境下谣言抑制的特点, 提出主动免疫和被动免疫两种网络谣言免疫策略, 并研究了传播者遗忘率、清除者遗忘率和开始免疫时间参数对这两种谣言免疫策略有效性的影响. 需要重视的是: 研究发现一些直观看来有效的谣言抑制措施反而可能提高谣言的影响力. 研究结果有助于深化对于网络传播动力学的理解, 同时为发展有效的网络谣言抑制策略提供新的思路.     

基于元胞自动机的复杂信息系统安全风险传播研究

基于元胞自动机建立复杂信息系统安全风险传播模型, 研究复杂信息系统安全风险在最近邻耦合网络、 随机网络,　Watts-Strogatz 小世界网络和Barabasi-Albert无标度网络 四种网络拓扑下的传播问题. 通过研究安全风险传播模型在四种网络拓扑下安全风险的传播阈值, 与现有的传播阈值研究成果进行比较, 验证模型的正确性, 并分析验证网络拓扑结构中度分布的异质化程度越高传播阈值越小的结论. 通过对安全风险的传播演化趋势进行研究, 分析验证网络度分布的异质化程度越高、安全风险影响范围越小、传播速度越快的结论, 并指出度分布的异质化程度越高、模型后期的免疫机制对控制安全风险传播的效果越缓慢. 通过对安全风险在传播最早期就趋于消亡的情况进行研究, 分析得出安全风险在传播之初就趋于消亡的消亡率与传播率之间呈现近似负指数的关系, 并且初期的感染源越多安全风险的消亡率越低. 分析了影响复杂信息系统安全风险传播的关键要素, 对复杂信息系统中安全风险传播的控制具有指导作用. 关键词： 复杂信息系统 复杂网络 安全风险传播 元胞自动机     

两层星形网络的特征值谱及同步能力

多层网络是当今网络科学研究的一个前沿方向.本文深入研究了两层星形网络的特征值谱及其同步能力的问题.通过严格导出的两层星形网络特征值的解析表达式,分析了网络的同步能力与节点数、层间耦合强度和层内耦合强度的关系.当同步域无界时,网络的同步能力只与叶子节点之间的层间耦合强度和网络的层内耦合强度有关;当叶子节点之间的层间耦合强度比较弱时,同步能力仅依赖于叶子节点之间的层间耦合强度;而当层内耦合强度比较弱时,同步能力依赖于层内耦合强度;当同步域有界时,节点数、层间耦合强度和层内耦合强度对网络的同步能力都有影响.当叶子节点之间的层间耦合强度比较弱时,增大叶子节点之间的层间耦合强度会增强网络的同步能力,而节点数、中心节点之间的层间耦合强度和层内耦合强度的增大反而会减弱网络的同步能力;而当层内耦合强度比较弱时,增大层内耦合强度会增强网络的同步能力,而节点数、层间耦合强度的增大会减弱网络的同步能力.进一步,在层间和层内耦合强度都相同的基础上,讨论了如何改变耦合强度更有利于同步.最后,对两层BA无标度网络进行数值仿真,得到了与两层星形网络非常类似的结论.     

负荷作用下相依网络中的级联故障

研究负荷作用下相依网络中的级联故障具有重要的现实意义, 可为提高相依网络的鲁棒性提供参考. 构建了双层相依网络级联故障模型, 主要研究了外部度和内部度对负荷贡献比、耦合因素、层内度-度相关性对相依网络级联故障的影响. 研究表明, 当外部度和内部度对负荷贡献比达到一定值时, 相依网络抵抗级联故障的鲁棒性最强. 而耦合因素的影响是多方面的, 为了达到较高鲁棒性, 建议采用异配耦合方式和尽可能大的平均外部度, 并尽量使外部度保持均匀分布. 另外, 与不考虑负荷作用时相反, 当表征层内度-度相关性的相关系数越大时, 其抵抗级联故障的能力越强.     

[Pd/Co-Nb/Pd/Si]多层膜的结构与磁性

用高频溅射法制备了两套[Pd/Co-Nb/Pd/Si]多层膜,分别用X射线衍射和振动样品磁强计做了结构和磁性测量。随Pd层厚度增加(或Co-Nb层厚度减少),Pd层由非晶态过渡到晶态,并观察到Pd的fcc(111)双峰结构,双峰的位置逐渐从两侧向体材料Pd的fcc(111)峰的位置靠近。双峰来源于Co-Nb层与Pb层、Pd层与Si层的晶格失配度以及靠近这两种界面的Pd原子的极化不同。样品的饱和磁化强度随Pd层增厚(或Co-Nb层增厚)从小于同样成分的Co-Nb合金体材料的饱和磁化强度值单调增大到大于体材料     

在二部无标度网上的两性疾病传播

利用易感-感染-易感(SIS)传播模型研究人类性接触网上的病毒传播.当仅仅考虑异性性接触时,该网络是一个二部的无标度网.对这个网络上的SIS传播模型,通过率方程的方法分析了男性感染率和女性感染率与传染阈值之间的关系,发现女性感染者与男性感染者之比由网络的拓扑和男女感染率之比所确定.这一结果表明性接触网的拓扑对性传染病传播的重要性.最后给出了支持理论结果的数值模拟. 关键词： 性传染病 两性性接触网 无标度网络 二部图     

连续激光与单脉冲纳秒激光对CMOS的损伤效应

针对前照式有源型可见光互补金属氧化物半导体(CMOS)器件,开展了1080nm连续激光与1064nm单脉冲ns激光损伤效应的对比研究,观察到了CMOS出现点损伤、半边黑线损伤与十字交叉黑线损伤三个典型的硬损伤阶段,并分析了损伤机理。在连续激光辐照下,损伤效应主要是热效应的影响。当辐照时间小于稳态时间时,辐照时间越长,损伤阈值越低,当辐照时间大于稳态时间时,损伤阈值趋于稳定值。对损伤后的CMOS器件的微观结构进行了显微观察,结合CMOS电路结构深入分析了各种典型实验现象的损伤机理,半边黑线损伤与十字交叉黑线损伤主要是不同层金属线路熔断导致信号断路。在单脉冲ns激光作用下,CMOS像元表面的硬损伤主要是激光加热作用和等离子体冲击波作用引起的。     

一个复杂网络家族的结构与同步能力研究

研究了一个介于BA无标度网络和ER随机网络之间的复杂网络家族的结构与同步能力。结果表明,在平均度保持不变的情况下,随着随机连接概率的增大,该网络家族的度分布趋于均匀,平均最短距离缓慢增大,簇系数缓慢减小,对于同步稳定区域无界的动力学系统,网络家族的同步能力基本保持不变,而对于同步稳定区域有界的动力学系统,网络家族的同步能力则逐步提高,并与度分布的标准差成线性关系。有助于理解网络结构对同步能力的影响,且对如何提高网络的同步能力有一定的指导意义。     

一种基于点和边差异性的网络结构熵

熵是反映网络异构性的重要指标. 由于只是关注网络结构中"点"或"边"的单一作用,基于度分布和度相对值的两种传统熵在刻画网络结构特征时均存在缺陷. 文章综合考虑"点"和"边"差异性,定义一种新的网络结构熵,并对规则网络、随机网络和无标度网络等结构熵进行理论分析和仿真实验. 结果表明,这种新网络结构熵可以更有效地反映网络的结构特征,尤其是对于稀疏网络及星型网络的结构差异解释更为合理. 关键词： 均匀网络 无标度网络 熵