标度指数不大于2的无标度网络的若干性质

将标度指数不大于2的无标度网络称为亚标度网络.通过引入度秩函数研究了亚标度网络的最大度、平均度以及拓扑结构的非均匀性,通过与标度指数大于2的无标度网络对比,揭示了亚标度网络若干特殊性质.     

产学研合作创新网络规模、连接机制与创新绩效的关系研究——基于多主体仿真和动态系统论视角

为揭示产学研合作创新网络规模与连接机制对创新绩效的影响机理,运用Agent建模理论和Netlogo仿真平台构建产学研合作创新网络的仿真模型,对不同特性(小世界、无标度)偏好下的产学研合作创新网络进行仿真实验,并运用动态系统理论解释仿真的涌现现象。研究发现:①网络平均节点度(度数中心势)与网络平均创新绩效(节点加权平均收益的对数)之间存在鞍结分叉和跨临界分叉的组合现象;②网络平均距离(关系强度)与网络平均绩效之间呈指数增长分布轨道;③连接机制与网络平均绩效呈对数增长分布轨道;④实力择优连接机制提升网络平均节点度正向作用的效率较低;⑤随机组合择优连接机制更有利于提升小世界偏好网络平均距离的正向作用;⑥度择优连接机制更有利于提升无标度偏好网络平均创新绩效。     

BA无标度网络中的SIR模型

网络化是现代世界的一个重要特征,不仅包括互联网,还包括航空网,人际关系网,而它们都是很典型的无标度网络.在BA无标度网中,结合经典的SIR模型,建立了新的SIR模型,并对模型进行了研究,得到了BA无标度网络对传染病与计算机病毒传播具有脆弱性的结论.     

群体行为的异质节点复杂网络传播

当遭遇突发的公共社会安全事件时,具有负面影响的应激行为可能迅速在社会范围内传播扩散,形成群体行为.虽然一些复杂网络的传染模型能够对此进行刻画,但更为符合实际的是行为群体根据一些特性可能划分为不同的亚群体,为此将建立异质节点SIS复杂网络模型.此后,依据亚群体的有效传播率与度分布无关、正相关和负相关三种情形,分别研究了群体行为在异质节点的小世界网络传播特性,及异质节点的无标度网络传播特性.无论是异质节点的小世界网络模型还是异质节点的无标度网络模型,平均场动力学分析和计算机模拟结果显示,当亚群体的传播率与度分布呈正相关时,群体行为的传播会出现放大相应;反之,当亚群体的传播率与度分布成负相关时,群体行为的传播会出现抑制效应.但以上的两种效应在离散性更强的无标度网络上更为明显.     

基于二项分布随机增长的无标度网络

提出—个具有随机增长的无标度网络模型．该模型的演化规则仍然是BA模型的增长和择优连接,但是每一时间间隔添加到网络中的边数是—个具有二项分布的随机变量．通过率方程方法,本文证明了该网络的度分布具有幂律尾部,该模型生成了—个无标度网络．     

M-G-P型复杂网络中有寿命节点的进入退出机制

现实中复杂网络结构复杂,形式多样,处在高度动态变化的过程.为了更好地理解真实网络的演化,基于复杂网络的特性进行分析,建立了Poissotn连续时间增长节点具有寿命的M-G-P型复杂网络模型,模型中包括:新节点加入、节点老化和老节点退出等,基于齐次马尔可夫链对模型的度分布进行计算,得出M-G-P型网络的度分布符合幂律分布,模型和BA模型一样能产生指数γ=3的无标度网络,验证了导致无标度网络度分布特征起关键性作用的是链接的偏好特性.     

BA模型的数学基础——纪念李国平院士吴新谋教授诞辰100周年

该文基于马氏链的概念和技巧, 给出了BA无标度网络模型稳态度分布存在性的严格证明, 并且从数学上重新推导了度分布的精确解析表达式. 此处所用的方法具有一定的普适性, 适用于更一般的无标度型复杂网络模型.     

BA模型的数学基础

该文基于马氏链的概念和技巧,给出了BA无标度网络模型稳态度分布存在性的严格证明,并且从数学上重新推导了度分布的精确解析表达式.此处所用的方法具有一定的普适性,适用于更一般的无标度型复杂网络模型.     

随机增长网络的度分布

增长和择优机制是无标度网络中的两种重要的演化机制,在分析BA模型的基础上,提出了一种新的节点增长方式,即考虑了新增节点的连边数是随机变量的情况,从而建立了随机增长网络模型,并利用随机过程理论得到了在这种增长方式下网络的度分布,结果表明这个网络是无标度网络。     

多社团加权复杂网络建模及其级联抗毁性研究

为了研究社团结构和权重因素对网络级联抗毁性的影响,引入节点和边的消亡机制,建立了一类具有社团结构的加权网络模型.采用本方法生成网络的度、强度和边权分布都呈现无标度特性,比现有BBV (Barrat-Barthelemy-Vespignani)模型具有更好的社团结构特性,且幂律指数、模块度参数可调.在此基础上研究了网络的级联抗毁性,采用节点及其邻居节点强度的函数定义网络负荷,故障节点负荷采用"局部定义,局部分配"的策略.仿真分析了边权演化参数、模块度函数、攻击策略和演化时间对网络级联抗毁性的影响.结论表明,网络的抗毁性与边权演化参数、网络演化时间成反比,与模块度的关系不是单调的而是存在一个阈值.优先攻击度最大节点的策略对网络抗毁性破坏最大,且在多节点遭受攻击时,网络的故障规模会发生突变.文章的研究结论对故障的预防与控制以及网络的建设具有一定的参考价值.     

基于度与路径优先连接的集聚型供应链网络演化模型

集聚型供应链供应链网络具有无标度性、高集聚性等特征.以往研究忽视了供应链网络的高集聚性,使得供应链网络模型不能够准确刻画实际的集聚型供应链网络.本文在具体分析集聚型供应链网络动态演化特征的基础上,提出了基于度与路径优先连接的集聚型供应链网络演化模型,弥补了优先连接仅依赖于节点度值的不足.最后,对集聚型供应链网络的度分布、集聚系数和平均最短路径参数进行了数值模拟,模拟结果表明,该模型不仅能够反映集聚型供应链网络的无标度性,而且能够真实刻画其高集聚性特征.     

混合连接网络度分布的稳定性

本文对既有择优连接,又有随机连接的网络(简称混合连接网络)进行了研究. 基于马氏链理论,本文给出它们度分布稳定性存在的严格证明,并且得到相应网络的度分布和度指数的精确表达式. 特别,在连接规则中只要存在择优成分,网络度分布就服从幂律分布即所得网络为无标度网络,且度指数随着择优连接在连接规则中所占比例的变化而变化.     

股指极端波动下中国股市复杂网络结构及中心性分析

基于复杂网络理论,以2015年、2008年国内两次股灾为背景,分别构建股灾发生前、中、后的中国股市网络,通过度、度分布、平均路径长度等基本拓扑指标,分析中国股市网络特性及网络结构的变化,综合利用度中心性、介数中心性及接近度中心性,筛选出各时期网络中的核心股票、核心行业并分析其变化情况,基于网络特征向量中心性分析股市的系统性风险及变化情况,通过仿真实验分析股市网络的鲁棒性。研究表明:两次股灾背景下的中国股市复杂网络均具有小世界性和无标度性;与2008年国际金融危机相比,2015年国内股灾对中国股市的影响强度更大,且2015年中国股市对金融风险的弹性更大;股灾期间各行业版块具有明显的风险传染性,指出各行业板块对稳定股市、修复股指的作用;股指极端波动时,股灾的外生冲击会使股市的系统性风险加大,与2015年国内股灾时期相比,2008年国际金融危机时期的股市系统性风险更大;中国股市网络对随机攻击具有一定鲁棒性,但对蓄意攻击具有脆弱性,股灾的外生冲击会降低中国股市网络的鲁棒性。研究为把握股市极端波动风险下的市场结构特征、股市风险管理提供了参考。     

无标度网络演化过程中的结构熵

熵是度量复杂系统无序性的重要物理量,而且现实中的大多数网络都呈现出无标度网络的特性.在网络的节点熵和结构熵概念的基础上,给出了BA模型的网络结构熵演化的解析结论和数值模拟.从解析结论和数值模拟可以得到,网络结构熵随网络大小以对数的速度增长;但在同样规模下,无标度网络的结构熵小于随机网络的结构熵.     

沪深300样本股动态网络性质研究

利用2009年1月5日到2010年12月10日所有交易日的沪深300指数样本股日数据,构建了一系列动态网络.研究发现,随网络总度数的增大,网络的幂律值按指数衰减.股指和网络总度数的波动几乎是一致的.另外,当股指出现剧烈波动时,网络平均聚集系数变大,‘特别是此时度的概率分布平均拟合误差变得非常大,进一步研究发现,它的变化和股指波动的变化是同步的,所以我们认为是市场的剧烈波动破坏了股票网络的无标度性.上述结论对收盘价网络更明显.     

城市公共交通复合系统抗毁性仿真研究

运用复杂网络理论,对以成都市为例的城市公共交通复合系统网络以及两子系统网络进行了相关拓扑特性与抗毁性分析。分析结果显示,以成都市为例的地铁-公交复合网络及其子网络均为具有无标度特性的小世界网络,在L、P两种空间中均表现出随机袭击下的鲁棒性与蓄意袭击下的脆弱性,且节点的抗毁性低于边的抗毁性;同时在相同袭击条件下,复合网络的抗毁性均优于地铁子网络与地面公交子网络。     

我国股市网络稳定性及其宏观影响因素——基于三种网络拓扑结构、鲁棒性的实证研究

基于金融时间序列的多重分形特征及衡量市场风险的VaR模型,建立我国沪深股市的股票关联网络,实证研究三种网络拓扑结构特征,并使用协整检验方法分析网络稳定性和宏观经济变量间的长期均衡关系。结果表明:股票价格网络不具有无标度性,多标度网络和风险网络都具有无标度性;在三种网络中,风险网络具有更强的鲁棒性。此外,股市波动率和网络稳定系数间互为格兰杰因果关系,股市波动的前期变化能有效解释网络稳定性系数的变化;网络稳定性与宏观经济变量间具有长期的均衡关系,GDP增长率、消费者物价水平CPI对网络稳定性具有正向效应,利率对网络稳定性具有负向效应。风险网络的提出有助于分析我国股市的短期风险及稳定性,并为制定系统风险防御策略提供参考。     

一类点边同时变化的增长网络的度分布

本文研究一个节点和连边能同时发生变化的网络模型,把模型中的节点度的演化过程看成一族马氏链。从模型的演化机制中得到该马氏链的状态转移概率,用马氏链的方法证明了该模型的稳态度分布是存在的,并得到了度分布的精确表达式。从而说明了该网络是标度指数为3的无标度网络。     

随机连接广义合作网络模型

本文提出了一个项目参与者数T是随机变量的广义合作网络模型,新节点与随机选择的节点合作,通过节点度演化所满足的马尔可夫性,利用马．尔可夫链的方法和技巧得到了度分布的精确解析表达式．并说,明了此广义合作网络不是无标度网络．     

度特征遗传的复杂网络竞争增长模型

复杂网络是一种介于规则网络和随机网络之间的网络模型,受生物进化的启发,结合无标度网络的优先连接特性,将进化过程中资源竞争和基因遗传引入到网络的增长过程中,提出一种新的增长模型.仿真实验发现,竞争增长网络模型度分布不再是幂律的,而是服从指数分布.完全遗传竞争增长网络则呈负偏态,且平均度与网络规模取对数后呈线性关系,从数学推导上也证明了这一关系.新模型具有优越的抗恶意攻击能力,且遗传系数越高这种能力越强.另外,网络的平均聚集系数随遗传系数增大而减小,平均路径长度随遗传系数增大而增大.整个模型是拓扑可调的,不同的参数组合可产生具有不同性质的网络模型.