管曙光-复杂网络上的广义同步
复杂网络的同步12.10
x1(t) x2 (t) (3xn)(t) s(t)
这里 s(t称) 为同步状态。
2.同步的判定
对状态方程(1),关于同步状态 s(做t) 线性化,令 为 i
第 个i节点状态向量的变分,则可以得到变分方程:
•
i
Df (s)i
N
caij D((s)4i),i 1, 2,
对应的所有特征模态都稳定,那么就认为在该耦合强
度下整个网络的同步流形是渐进稳定的。
无权无向连通的简单网络的外耦合矩阵A的特征根均
为实数,不妨排列为0 1 2 3 N
这时其主稳定方程(6)变为
•
y Df s c D s y
并且其对应的主稳定函数Lm是ax实参数 的 函数。使得主 稳定函数 为Lm负ax的 的取 值范围 称为S动态网络(1)
所谓耗散耦合是指耦合矩阵 A[a满ij ]n足n耗散耦合条 件 a。ij 当0 所有的节点状态都相同时,(1)式右端的 耦合项j 自动消失。
如果在动态网络(1)中,当t 时 有:
x1(t) x2 (t) (2x)n (t)
则称网络达到完全(渐进)同步。
这里,x1 x2 称为xn网络状态空间中的同步流形。
2)类型Ⅱ网络
对应的同步化网络区域 S2 ,(2其,中1) 2 。若1 网0 络耦合强度和耦合矩阵的特征值满足
和 c,N即>满2足同c步2 判 据1 条件Ⅱ:
1 2
c或者N2
N 2
2
1
那么,类型Ⅱ网络的同步流形是渐进稳定的。因此,
类型Ⅱ网络关于拓扑结构的同步化能力可以用对应的
外耦合矩阵 的特A征值的比率 来刻N 画:2 其同步化能力越强。
{k
复杂网络理论在系统科学与工程领域的应用研究
复杂网络理论在系统科学与工程领域的应用研究随着信息技术的快速发展和社会的不断进步,我们生活在一个高度互联的时代。
在这个时代,复杂网络理论逐渐成为系统科学与工程领域的研究热点。
复杂网络理论可以帮助我们深入理解和解决各种复杂系统中的问题,如社交网络、物流网络、供应链网络等。
本文将探讨复杂网络理论在系统科学与工程领域的应用研究。
一、复杂网络理论的基本概念和特点复杂网络是由大量节点和连接它们的边组成的网络结构。
每个节点代表一个系统的元素,而边则表示节点之间的关系。
复杂网络理论的基本概念包括节点度、聚类系数、平均路径长度等。
节点度表示一个节点与其他节点之间的连接数,聚类系数衡量了网络中节点之间的紧密程度,而平均路径长度则表示网络中任意两个节点之间的最短路径的平均长度。
复杂网络理论的特点之一是“小世界现象”。
这意味着在一个复杂网络中,任意两个节点之间的最短路径长度通常很短,而且网络中存在着大量的局部连接和少量的全局连接。
另一个特点是“无标度性”。
在一个无标度网络中,只有少数节点具有非常高的度,而大部分节点的度则相对较低。
这种特点使得复杂网络更具鲁棒性和可扩展性。
二、复杂网络理论在社交网络中的应用社交网络是复杂网络理论的一个重要应用领域。
通过分析社交网络中的节点和边的关系,可以揭示人们之间的社交行为和信息传播规律。
例如,通过分析微博或微信上的社交网络,可以研究信息传播的路径和速度,从而更好地理解社交媒体对舆论引导和社会动态的影响。
复杂网络理论还可以帮助我们识别社交网络中的重要节点。
在一个社交网络中,有些节点的影响力更大,他们的行为和决策会对整个网络产生重要影响。
通过分析节点的度和中心性指标,可以识别出这些重要节点,并制定相应的策略来管理和优化社交网络。
三、复杂网络理论在物流网络中的应用物流网络是复杂网络理论的另一个重要应用领域。
物流网络包括供应商、生产商、分销商和消费者等各种节点,而边则表示物流流动的路径。
通过分析物流网络的结构和特性,可以优化物流系统的效率和可靠性。
复杂网络研究简介
∑d
i> j
ij
d12 = 1
d13 = 1 d 23 = 1
d14 = 2 d 24 = 1 d 34 = 2
d15 = 1 d 25 = 2 d 35 = 2 d 45 = 3
Total = 16 Average:
L = 16 / 10 = 1.6
聚类系数
• 一个网络的聚类系数 C满足:
0<C<1
规则网络
(a) 完全连接;
(b) 最近邻居连接;
(c) 星形连接
规则网络
... ...
(d) Lattice
(z) Layers
随机图理论
• 随机图论 - Erdös and Rényi (1960) • ER 随机图模型统治四十余年…… 直到今天 …… • 当今大量可获取的数据+高级计算工具,促使人们 重新考虑随机图模型及其方法
“图论之父”
看作4个节点,7条边的 图
路必须有起点和终点。 一次走完所有的桥,不重复,除起点与终点外,其余点必须有偶数 条边,所以七桥问题无解。 1875年, B 与 C 之间新建了一条桥解决了该问题!☺
Euler 对复杂网络的贡献
Euler 开启了数学图论,抽象为顶点与边的集 合 图论是网络研究的基础 网络结构是理解复杂世界的关键
电信网络
(Stephen G. Eick)
美国航空网
世界性的新闻组网络
(Naveen Jamal)
生物网络
人际关系网络
复杂网络概念
• • • • • • 结构复杂:节点数目巨大,网络结构呈现多种不同特征。 节点多样性:同一网络中可能有多种不同的节点。 连接多样性:节点之间的连接权重存在差异,且有可能存在方向性。 网络进化:表现在节点或连接的产生与消失。例如WWW,网页或链 接随时可能出现或断开,导致网络结构不断发生变化。 动力学复杂性:节点集可能属于非线性动力学系统,例如节点状态随 时间发生复杂变化。 多重复杂性融合:即以上多重复杂性相互影响,导致更为难以预料的 结果。例如,设计一个电力供应网络需要考虑此网络的进化过程,其 进化过程决定网络的拓扑结构。当两个节点之间频繁进行能量传输时, 他们之间的连接权重会随之增加,通过不断的学习与记忆逐步改善网 络性能。 复杂网络简而言之即呈现高度复杂性的网络。
一类复杂动态网络的鲁棒H_∞同步
Ro u tH 。 y h 0 i a i n o a s o m p e n mi a t r s b s 。S nc r n z tO f a Cl s f Co l x Dy a c lNe wo k
出 了使 网络 达到 同步 并 能 满足 给 定 的 H。性 能 指标 的 同 步判 据 , 。 即一 组 L s MI 有
解 , 所设计 的控 制 器 的参数 可 由 L s的解 给 出。仿 真 中以蔡 氏振 荡器 组 成 的 且 MI 复 杂 网络 为例 , 证 了所提 方 法 的有效 性 。 验 关 键词 : 杂动 态 网络 ; u ’ 复 L re系统 ; 鲁棒 H。同步 。
第 8卷 第 3 期
2 1 年 9 月 01
复 杂 系 统 与 复 杂 性 科 学
C 0M PL EX YS EM S AND S T l C0M LE TY C ENCE Ⅺ S I
Vo . . 18 NO 3
Se p. 2 1 01
文 章 编 号 :6 2 3 1 (0 10 — 0 7 7 1 7 — 8 3 2 1 ) 3 0 6 —0
wo k c n be r bus l t bi z d on o n e e t d h r a o ty s a l e t a xp c e omo ne us t t t a a e d 。 e — i ge o s a e wih a gu r nt e H 。p r f r a c .The c t ole sg d c n be c ns r t d v a f a i e s l to f LM I . Fi ly,a om n e on r lr de i ne a o t uc e i e sbl o u i ns o s na l d na c t r o p e fi ntc lChua S o c la or s a pt d a m e i a x m p e t y mialne wo k c m os d o de ia ’ s il t s i do e s a nu rc le a l o d mon t a e t fe tv ne s o he p op e e uls e s r t he e f c i e s ft r os d r s t . Ke r :c mpl x dy m ia e wor ;Lu ’ ys e ;r bus os nc o z ton y wo ds o e na c ln t ks r es t m o t H 。 y hr nia i
多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究
多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究是最近几年来非常热门的研究领域之一。
这个领域的研究主要考虑如何在多智能体系统中实现一致性或复杂网络同步控制,以进一步提高多智能体系统的性能和稳定性。
在这篇文章中,我们将介绍多智能体系统一致性与复杂网络同步控制的概念和应用,以及相关的研究成果。
一、多智能体系统一致性的概念与应用多智能体系统是由多个智能体组成的集合体,每个智能体都可以感知和与其他智能体交互。
而多智能体系统的一致性,则是指多个智能体在系统中具有相同的行为或状态,包括位置、速度、角度等。
一致性在多智能体协同控制、功率系统调度、无线传感器网络等领域都有着广泛的应用。
在多智能体系统中,当智能体之间的通讯或行为出现差异或偏差时,就会导致系统中出现不一致的现象。
为了实现多智能体一致性,研究者们提出了许多不同的控制算法和方法,包括基于分布式控制的一致性方法、基于图论的控制方法以及基于协同点控制的方法等。
其中,基于分布式控制的一致性方法是最为常见和重要的方法之一。
这种方法利用智能体之间的信息交换来实现一致性。
例如,在分布式控制算法中,每个智能体的控制器只依赖于相邻智能体发来的信息,通过控制输入对自身状态进行调整,从而实现整个系统的一致性,这种方法就称为基于局部信息交换的分布式一致性控制。
除此之外,还有一些其他的控制方法也被广泛应用于多智能体系统的一致性控制中。
比如,在无线传感器网络中,基于时序协议的一致性控制方法不仅能够提高网络节点间的信息交互速度,而且还能够避免网络中的数据冲突问题。
二、复杂网络同步控制的概念与应用与多智能体系统一致性控制类似,复杂网络同步控制也是一种协同控制方法。
同时,复杂网络同步控制也是针对网络系统中的一致性问题展开研究的。
复杂网络同步控制的概念是指,在一个复杂网络中,网络中的节点能够在同一时刻达到相同的状态,从而实现整个网络的同步控制。
例如,在物理网络、信息网络、通信网络等领域都有着复杂网络同步控制的应用。
复杂动态网络同步控制及其在信息物理系统中的应用
t n n t e CPS c n r lae p o i e i s o h o o to r r vd d.
Ke y wor : o ds c mplx y a c l ewo k e d n mi a n t r s; I tr e f Th n s; c be - h sc ls se s s n hrniai n nen to ig y rp y ia y tm ; y c o z t o
a o to :fu td a n ss nd e n r l a l ig o i
0 引 言
近年 来 , 杂动 态 网络 的研 究 正处 于 蓬勃 发 展 复
复杂动 态 网络 的研 究 主要集 中在 网络模 型 、 同步 、 控
Vo . 0 NO 4 13 .
Au . 2 1 g 00
复 杂 动态 网络 同步控 制及 其在 信 息物 理 系统 中的应 用
蒋 国平 , 樊春 霞 , 宋玉 蓉 , 邵 斐
( 京 邮 电大 学 自动化 学 院 , 苏 南 京 南 江 204 ) 10 6
摘
要 : 息 物 理 系统 是 一 个 高度 复 杂 的 物 理 系统 , 联 网被 认 为 是 信 息 物 理 系统 的 一 种 简 约 应 用 。基 于 复 杂 动 信 物
p e y a c ln t r n a l d a n ss o h e wo k . e we rpo e t e o to sue ft lx d n mia ewo ks a d f u t ig o i f t e n t r s Th n, p o s h c n rl is o he
n t r sa d s n h o iai n a d c n r lo h ewo k t e c n r lis e o y e — y ia y t ms i ewo k n y c r n z to n o to f t e n t r s,h o to s u f c b rph sc ls se s su id. is , ify i to u e c mp e y a c lnewo k mo e ,y c r nz to nd c n r lo o — t d e F r t we bre n r d c o lx d n mia t r d l s n h o ia in a o to fc n l
基于复杂网络的混沌同步及其在保密通信中的应用
( x 6)Ⅳ Ⅳ 表示 网络 的耦 合矩 阵 ,当耦合矩 阵 描述
了一个无 权无 向拓扑 网络 时,其定 义如 下: 当ij *
同步 , 后用相关信 号进行 逆运算 ,解调 出发送端 然
时,若节点i 和节点f 之间有连接 ,则6 1 若节点i ; =
发 送的有用信号, 从而达到混沌保密通信的目 的。
^ ,
有利 于应用在 保密通信 系统 中 [1。混沌信 号 自身 16 3] - 具有非周期 性连续带 宽频谱 , 类似 噪声及对 初值极
端 的敏 感 性 ,使得 它 具有 不可 预测 和 天然 的 隐蔽
)
,t d .J (j i1 2 … Ⅳ, 0 () ) Y  ̄ x) = , , , f ,1 + b- , I
本文对 复杂 网络 中具有Ⅳ 爪节 点的全局耦 合 网
收稿 日期:2 1——1 0 132
和节点 之间不存在连接,则6 。 i- 6 , 0 b 壹 J i z , ,显
i
然
,
『(f 是~个对称 矩 阵。 =6) ,
基金项 目: 国家 自然科学基 金资助项 目 (0 7O 8 ;甘肃 省 自然科学基金资助项 目 (Z 0 1A 50 0 680O) 3 S 5 一 2 —3 ,
第3 5卷 第 3期
2 1 年 5月 01
燕 山大 学 学 报
J u n l f n h n Un v r i o r a s a i e st o Ya y
VOI 5 N O. 3 .3 M a 201 v 1
文章编号:1 0 -9 X (0 1 30 5 —5 0 77 1 2 1 )0 —2 20
严1
其中,
)
复杂网络的同步与控制
Complex Network Synchronization and Topology
indentification 第5讲:复杂网络的动力学同步与控制
• Network Synchronization
Synchronization Theorem
• Let
0 1 2 N x1(t) x2(t) xN (t) s(t)
c2 d
be the eigenvalues of the coupling matrix A.
The synchronization state is exponentially stable,
N
xi f (xi ) aij (t)(t)x j , i 1, 2, , N j 1
如果A是常数矩阵,内联是自治的,则动力网络 是非时变的,否则是时变动力网络。
网络同步定义: 首先定义同步流形为线性子空间
M= x : xi xj ,i, j
如果当 t 时,x趋近于M,则称网络同 步. 即 对于所有的节点,在任意初始条件下
Chaos Communications
Francis C M Lau, Michael C K Tse, PolyU Centre for Chaos Control and Synchronization
Network Synchronization
同步是复杂网络的集体行为.
Synchronization Is one of the most Pervasive phenomena in the Universe
复杂网络上动力系统同步的研究进展
复杂网络上动力系统同步的研究进展在现实世界中,许多动力系统都存在着相互作用和耦合的关系,因此研究动力系统的同步问题具有重要的理论和实际意义。
复杂网络上的动力系统同步研究是近年来网络科学和动力系统理论领域的热点之一、本文将就复杂网络上动力系统同步的研究进展进行综述。
1.同步现象的定义与分类动力系统的同步现象是指系统中的多个元素(如节点)在一定条件下通过相互作用使得它们的状态迅速趋于一致的情况。
同步现象可分为完全同步、相位同步、自由度同步等多种类型。
完全同步是指系统中所有节点的状态变量完全一致;相位同步是指系统中的节点具有相似的震荡频率和相位;自由度同步是指系统中的节点在部分状态变量上同步而在其他状态变量上可能存在差异。
2.复杂网络上动力系统同步的基本模型和方法研究复杂网络上动力系统同步的基本模型有传统的耦合映射模型和耦合微分方程模型。
耦合映射模型将网络节点的相互作用描述为一组非线性映射关系,而耦合微分方程模型则将网络节点的相互作用描述为一组微分方程。
研究复杂网络上动力系统同步的方法主要包括稳定性理论方法、反馈控制方法、自适应方法和参数调节方法等。
稳定性理论方法是指通过线性稳定性分析和非线性稳定性分析来研究复杂网络上动力系统同步的稳定性和遗传机制;反馈控制方法是指通过设计适当的反馈控制器来实现复杂网络上动力系统的同步;自适应方法是指通过调节耦合强度和动力系统参数以适应外界扰动和变化来实现同步;参数调节方法是指通过调节耦合强度和节点动力系统的参数来实现同步。
3.复杂网络上动力系统同步的理论研究复杂网络上动力系统同步的理论研究主要包括同步的稳定性分析、同步的判据和同步的控制理论。
同步的稳定性分析是指通过线性稳定性分析和非线性稳定性分析来研究复杂网络上动力系统同步的稳定性和遗传机制。
同步的判据是指通过研究网络结构和动力系统特性之间的关系来得到判断复杂网络上动力系统同步的准则和条件。
同步的控制理论是指通过设计适当的反馈控制器来实现复杂网络上动力系统的同步。
窄带干扰信号对北斗三号B2信号质量的影响
第44卷 第7期系统工程与电子技术Vol.44 No.72022年7月SystemsEngineeringandElectronicsJuly 2022文章编号:1001 506X(2022)07 2286 07 网址:www.sys ele.com收稿日期:20210624;修回日期:20210819;网络优先出版日期:20210927。
网络优先出版地址:https:∥kns.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20210927.2204.004.html基金项目:国家自然科学基金青年基金(61501430);地理信息工程国家重点实验室开放基金(SKLGIE2017 M 2 2)资助课题 通讯作者.引用格式:王鹏博,贺成艳,杨倩倩,等.窄带干扰信号对北斗三号B2信号质量的影响[J].系统工程与电子技术,2022,44(7):2286 2292.犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋:WANGPB,HECY,YANGQQ,etal.ImpactofnarrowbandinterferenceontheBDS 3B2signalquality[J].SystemsEngineeringandElectronics,2022,44(7):2286 2292.窄带干扰信号对北斗三号犅2信号质量的影响王鹏博1,2,贺成艳1, ,杨倩倩1,2,佟文华1,3(1.中国科学院国家授时中心,陕西西安710600;2.中国科学院大学微电子学院,北京101408;3.中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京101408) 摘 要:北斗三号全球卫星导航系统正式开通,面对空间电磁环境日趋复杂,地面接收信号功率微弱等问题,强干扰下的B2新信号,对信号质量提出新的挑战及更高的要求。
对此,建立了B2信号及窄带干扰信号模型,仿真分析窄带干扰信号在不同中频、带宽、干信比条件下对信号功率谱偏差、相关损耗、S曲线过零点偏差的影响,并用实测信号进行验证。
超星发现
Primo Central
600多家 哈佛大学、英国牛津大学、 英国国家图书馆等
300家
400家
600家
北京大学、西安交通大学 、浙江大学。 •Summon:元数据仓
中山大学图书馆。
清华大学、上海交通大学。 •Primo:用户馆藏索引 •Primo Central:远程元数 据集中索引 •SFX:开放链接服务 •bX 学术推荐服务(可选) •MetaLib:联邦检索搜索引 擎(可选) •内嵌Oracle 使用许可
发现
学术趋势分析
java研究变化趋势
多主题分析
网格计算与云计算发展相关性分析
手扶拖拉机:一个不靠谱的领域
湖南大学的学术产出趋势分析
清华大学的专利情况
智能的辅助搜索
同时检索了 “茅草枯”
无缝对接各类全文获取系统
无缝对接
OPAC:
数据库:
本馆纸书
CNKI、万方、维普、方正….
发现系统
区分自引他引
自引量(3)
引文分析
实现期刊-期刊到图书-图书、图书-期刊、期刊-图书的
引用分析
完善中文期刊引用分析: 4000万到7600万 提供作者、出版社、刊名、作者单位、主题词、
分类等的引用分析
学科、
最终实现图书、期刊、学位论文、会议论文……之间
互引的立体引用关系
灵活的分面分析功能
子系统
•EDS Basic Index:元数据 仓 •360Link:期刊全文链接 •OPAC via EDS:整合图书 馆OPAC系统 •360Core:电子期刊导航 •EBSCO LinkSource:链接 解析器 •360Link Ebooks:电子 •EBSCO A-to-Z:资源导航 书链接 •360Core Ebooks:电子 •EHIS:联邦检索工具(可 图书导航 选)
运载火箭数据总线技术发展概述
Ov e r v i e w o f De v e l o p me n t o f Da t a Bu s
Te c h n o l o g y i n La u n c h Ve h i c l e
L i u Ha i g u a n g , Y u a n We i j i a , T a n g Q i n g b o , T a n g C h a o
第1 9卷
2 0 1 3年第 Fra bibliotek期 1 1 月
载
人
航
天
Vo 1 .1 9 No . 6
NO V . 2 01 3
Ma nn e d S pa c e li f g ht
运 载 火 箭 数 据 总 线技 术 发 展概 述
刘海光 , 袁 维佳 , 唐庆博 , 唐 超
( 1 . 中国运载火箭技术研究院研究发展中心 , 北京 1 0 0 0 7 6 ;
t h e d a t a b u s i n d o me s t i c a n d or f e i g n a i r c r a f t s a t p r e s e n t w a s s t u d i e d .Va r i o u s p r o p e r t i e s a n d e h a r a e —
t h e n e x t — g e n e r a t i o n l a u n c h v e h i c l e c o n t r o l s y s t e m ( L VC S )a c c o r d i n g t o i t s r e q u i r e me n t s .T h e f u t u r e
复杂网络同步文献综述
同步现象广泛存在于自然、社会、物理和生物等系统中,人们已观测到的同步现象包括夏日夜晚青蛙的齐鸣、萤火虫的同步发光,心肌细胞和大脑神经网络的同步[24-26],剧场中观众鼓掌频率的逐渐同步[27],等等。
在以前的研究中,人们忽略了网络的拓扑性质,在研究同步问题时,自然地选择了最容易模拟和分析的规则网络或随机网络,但近年的研究发现真实的网络不能单纯地用规则或随机性描述而是兼具小世界效应和无标度性质,因此研究网络结构对动力系统同步规律的影响不仅具有理论意义更有实际价值。
1998年和1999年小世界和无标度网络模型相继被提出后,科学家们迅速研究了这两种网络结构对同步规律的影响。
2000年Gade和胡进锟对动力学网络的同步稳定性进行分析,提出平均每个节点的长程边数对网络的同步能力起主要影响[51];同年,Lago-Fernández等人发现小世界网络的同步能力远远强于规则的耦合格子[55];2002年汪小帆等人也发现同耦合格子相比无标度网络具有很强的同步能力[36];也在这一年,Hong和Kim研究了WS型小世界网络上的相同步问题,他们发现只要重连概率达到50%时,小世界网络的整体运动的规律程度就接近重联概率为100%的水平[48];祁丰、侯中怀和辛厚文在规则的最近邻耦合网络上随机地加入捷径,发现捷径的加入有利于网络整体处于规则的运动状态[54]。
在研究复杂网络在同步方面照比规则的耦合格子的优势的同时,Pecora和汪小帆等人分别研究了同步的稳定性问题。
Pecora和Carroll研究了动力系统同步区域有界情况下动力学网络实现同步的条件,提出了主稳定性函数判断网络同步的稳定性的方法[28];2002年汪小帆和陈关荣提出了一个判断动力系统同步区域无界情况下网络同步稳定性的定理[37]。
前面的两种分析方法在使用过程中都要计算耦合矩阵的特征值,当网络规模比较大时,只能采用近似计算的方法,为解决这一问题,2003年,Chen、Rangarajan和丁明洲将主稳定性函数方法与Gershgörin 圆盘理论结合,为网络结构对混沌耦合振子系统同步稳定性的影响给出了更精确的分析方法[38]。
复杂网络中的控制与同步问题研究
复杂网络中的控制与同步问题研究随着科技的不断进步,人们之间的联系也越来越紧密,从而形成了各种复杂的网络结构,如社交网络、交通网络、物流网络、生态网络等等。
在这些网络中,人们彼此交流、物品运输、生物种群互动,所涉及到的节点和边都构成了一个庞大的系统。
如何控制和同步这些节点,保证系统正常运行,成为一个重要的研究问题。
复杂网络中的控制问题在复杂网络中,我们需要通过对节点进行控制来实现对整个网络的控制。
理论上,我们可以通过对网络中任何一个节点进行控制,就可以控制整个网络,但是实际情况并非如此。
这是因为,对于一个复杂网络,它通常是非线性的、动态的以及带有噪声的,这将对控制带来一定的挑战。
在复杂网络求解控制问题时,我们需要应用控制论的方法。
其中,网络控制的方法主要可以分为两种:节点控制和边控制。
即,通过调整节点的状态或者边的权重,来实现对网络的控制。
节点控制节点控制策略是指通过改变网络中的某个节点状态来实现对网络的控制。
目前,节点控制的方法通常有以下几种:1.基于最小控制节点这种方法是指通过寻找一个最小的子集,对它们进行控制,从而实现对整个网络的控制。
在这种方法中,我们需要将复杂网络转化为一个有向图,然后将其转化为一个适合进行求解的矩阵形式,最后求出使控制节点总数最小的节点集合。
2.基于马尔可夫链这种方法是指通过构建一个马尔可夫链,来实现对网络的控制。
在这种方法中,我们需要对复杂网络进行建模,即将节点和边表示为一个状态和转移概率。
然后,我们依据控制的目标,来求解状态的概率分布,并得到控制措施。
边控制边控制策略是指通过改变网络中的某些边的权重来实现对网络的控制。
目前,边控制的方法通常有以下几种:1.基于边加权这种方法是指通过对复杂网络的边进行加权,从而实现对其控制。
在这种方法中,我们可以通过改变边的权重,来实现对网络的控制,如增加某些边的权重,减小某些边的权重等等。
2.基于连通度这种方法是指通过调整网络的拓扑结构,来实现对网络的控制。
复杂网络研究_方锦清
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两个重要发现
Ø 小世界现象:The Small World Effect
An interesting experience is that, ofentimes, soon after meeting a stranger, one is surprised to find that they have a common friend in between. So they both cheer: “What a small world!” Indeed, we all are connected through a short chain of acquaintances. The most popular manifestation of such “small world effect” is the so-called “Six degree of separation” concept
生命复杂性的金字塔
Life’s Complexity Pyramid
(Zoltán N. Oltvai and Albert-László Barabási, Science, 298(2002)763)
Ø
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CIAE SJTU BNU
二、复杂网络的分类和 层次问题 世界科学和技术革命 面临的挑战三个层次
基 础 研究
生 命体
地 球 环境
宇 宙空间
三个层次齐头并进,必将人类对客观世界 的认识不断推向深入。
70431002
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华东师范大学2018年物理与材料科学学院理论物理专业简介
华东师范大学2018年物理与材料科学学院理论物理专业简介概况物理系理论物理专业培养博士和硕士两个层次的研究生,分理论、数值计算、以及理论与数值模拟结合三个不同的培养模式。
主要目标是:培养具有坚实的物理基础,掌握熟练的数值模拟技术,站在学科发展前沿,能独立从事科学研究、高等教育、技术研发与管理等高层次、全面发展型专业人才。
独特的培养模式(博士生):1.宽口径培养:理论研究和数值模拟联合培养;2.国际联合培养:中法联合培养项目(国外、国内双学位),自由联合培养(1-2年国外研究机会,国内拿学位)。
学科基础与研究环境:本学科依托于物理系、理论物理研究所。
团队承担有多项国家级科研项目,包括多项国家自然科学基金重点项目、面上项目、青年项目,及多项国家教委与上海市人才计划项目(新世纪人才计划、曙光计划、浦江计划)等。
本学科导师团队成员均具有国外留学经历与背景,建立了广泛的国际合作关系。
与我们有长期合作的国外科研机构包括,美国、德国、法国、新加坡、意大利、日本、巴西等十多个国家的很多研究机构。
我们会不定期地邀请这些国外机构的知名专家学者前来短期访问,讲学。
这些专家不仅给研究生带来了一系列精彩的学术报告,并在报告后耐心的与研究生进行学术交流与探讨,同时也为研究生打开国际视野,提供国外学习与研究的机会奠定基础。
本学科专业有较为宽阔的就业机会。
我们毕业的博士生有成为高等院校教师、中科院研究所科研人员,技术公司研发工程师等,也有学生出国进行博士后研究的。
硕士毕业后多数去国外攻读博士学位,部分有从事教师、公司技术人员等。
到目前为止,我们专业培养了很多优秀的研究生。
值得一提是2016年毕业生张希昀同学与2017年毕业的毕宏杰同学均以第一作者在国际顶尖的物理学期刊《Physical Review Letters》上发表了论文。
到目前为止,所有已毕业的十多位博士生同学全部有出国留学经历。
顾长贵同学已获上海市东方学者,唐明同学已获华东师大紫江青年学者。
复杂网络的混沌同步及其应用
其 中A ( )+
出函数 , 矩阵 B : ( b ) 表 示 网络 的耦 合 矩 阵 , 当耦 合 矩 阵 8描 述 了一 个 无 权 无 向拓 扑 网络 时 ,
控制 , 使接收系统与发送系统达到同步 , 最后在接 收端解调出有用信号 , 从而达到保密通信的作用. 本文对 具 有 N个 节 点 的全 局 耦 合 网 络 的 全
1 模型描述
1 . 1 复杂 网络 模型 节点 之 间的 同步 而 自从 1 9 9 0年 P e c o r a和 C a r r o l l
首次 发 现混沌 同 步 以后 L 1 J , 混沌 同步 就 成为 人 们 研究 的一 个热 点 问题 I 4 . 如果 将 混 沌 系统 表 示 为复 杂 网络 中的各 个 节 点 , 那 么 复 杂 网 络 的 同步
如果将混沌系统表示为复杂网络中的各个节点那么复杂网络的同步就是大量节点的混沌同步问题由于混沌信号自身具有非常好的特性例如混沌信号具有非周期性连续带宽频谱类似噪声及对初值极端的敏感性因而它具有不可预测和天然的隐蔽性因此将其应用在保密通信中1013将大大提高通信的保密程度
复 杂 网络 的 混沌 同步 及其 应 用
1 . 2 复 杂 网络 同步 的定 义
[ 作者简介 ] 付宏睿 ( 1 9 8 3一) , 男, 主要从事非线性动力学与复杂 网络 的研究.
第 5期
付宏睿 , 杨 永燕 : 复杂 网络 的混沌 同步及 其应 用
复杂系统与网络科学
1.网络脆弱性主要来源于网络结构、协议、软件等方面的缺陷。 2.脆弱性的表现形式包括网络瘫痪、数据泄露、服务中断等。 3.针对不同的脆弱性来源,需要采取不同的防范措施。
网络的鲁棒性与脆弱性
▪ 网络鲁棒性与脆弱性的关系
1.网络鲁棒性和脆弱性是相互对立的两个概念。 2.提高网络的鲁棒性可以降低脆弱性带来的风险。 3.在网络设计和运维过程中,需要平衡鲁棒性和其他性能指标 的关系。
复杂系统与网络科学
目录页
Contents Page
1. 复杂系统基本概念与特性 2. 网络科学基础与图论简介 3. 复杂系统的建模与分析 4. 网络中心度与结构洞理论 5. 网络动力学与演化机制 6. 网络的鲁棒性与脆弱性 7. 复杂系统与网络的应用 8. 前沿方向与未来挑战
复杂系统与网络科学
复杂系统基本概念与特性
复杂系统与网络科学
网络动力学与演化机制
网络动力学与演化机制
▪ 网络动力学模型
1.网络动力学是研究网络结构和功能随时间变化的行为和规律,对网络的设计、优 化和控制具有重要意义。 2.网络动力学模型主要包括网络演化模型、网络传播模型和网络流模型等。 3.通过分析网络动力学模型,可以揭示网络的稳定性、鲁棒性和演化规律等关键指 标,为网络科学提供重要的理论基础。
网络科学基础与图论简介
网络科学基础
1.网络科学的定义和研究范畴,包括复杂网络的结构、行为和演化。 2.网络科学在数学、物理学、计算机科学和社会科学等领域的应用。 3.网络科学的基础理论和方法,包括图论、统计物理和信息论等。 网络科学是一门研究复杂网络结构、行为和演化的跨学科科学,涉及数学、物理学、计算机科学和 社会科学等多个领域。网络科学的研究对象是各种具有复杂结构的系统,如互联网、社交网络、生 物网络和大脑网络等。网络科学的基础理论和方法包括图论、统计物理和信息论等,这些理论和方 法为网络科学的研究提供了有力的支持。通过对复杂网络的研究,网络科学可以帮助我们更好地理 解网络的结构和行为,进而设计和控制网络,为实际应用提供指导。
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• The distance of global GS
To characterize the occurence of global GS on the network, we define l g (ε ) = d (ε , i ) , where the ⋅ denotes the average on all nodes.
• The distance of global CS
Moreover, the global CS on the network can be characterized by the distance of global CS as 1 t1 lc (ε ) = ∫t1 X i − X i dt . t2 − t1
[5] X. F. Wang and G. Chen, Int. J. of Bifur. Chaos 12, 187 (2002). [6] Alex Arenas, et al., Phys. Rep. 469, 93 (2008). [7] 汪小帆,李翔,陈关荣,《复杂网络—理论与应用》,清华大学出版社,2006。 [8] 何大韧,刘宗华,汪秉宏,《复杂系统与复杂网络》,高等教育出版社,2009。
Yd
0
−30 −30
0
30
Yr
GS
• Synchronization on networks Recently, synchronization has been extended to the area on complex networks, such as small-world, scale-free, modular (community) networks, weighted networks, and gradient networks, etc.
id
400
5
: ranked by decreasing degree
500
0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
ε
Color-map of matrix d (ε , i ) , showing the development of GS is from the hubs to the rest nodes in SF network
[1] L. M. Pecora et al., PRL 64, 821(1990). [2] N. F. Rulkov, et al., PRE 51, 980 (1995). [3] M. G. Rosenblum, et al., PRL 76, 1804 (1996). [4] S. Boccaletti, et al., Phys. Rep. 366, 1 (2002).
60 80 100 1.0 2.0 3.0
3 The development of GS on networks
(1) 500 non-identical Lorenz oscillators on SFN
1 25 100
r randomly in [28, 38] Scale-free network (BA)
20
200
15
i
d
300
10
∑a H (X
ij j
i
− X j ), i = 1,2,...N
(a)
25 20 15 10 5
SF network
150 200 250 300 0 2 4 6 8 10
(a) 300 identical Lorenz oscillators
id
(b)
1 50 100 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0
• The auxiliary method
Response R Drive D Response R’
R and R’ have the same dynamics, but from different initial conditions R=R’ (CS) implies R=f (D) (GS)
The entrainment for nodes 4,104, and 250
(c) ε = 0.77 50% entrained (d ) ε = 3 all entrained
• Topology vs local dynamics
SF network
For heterogeneous networks, the hub nodes provide skeleton around which GS is developed.
Set ∆X i = X i − X i' , we can have & ∆X i ≈ [ DFi(X i ) − εki H ] ⋅ ∆X i , i.e., the entrainment of node i
id : randed by decreasing degree ir : randed by decreasing ri (LLE)
T
The local dynamics can be chosen as Lorenz equation : & xi = 10( yi − xi ) & yi = ri xi − yi − xi zi & zi = xi yi − 8 zi / 3, with ri uniformly distributed on [28, 28 + ∆r ].
150 200 250 300
(b) 300 identical Logistic maps
idBiblioteka ε• Networked hybrid oscillators
SF network
25 50 100 15 20
d
150 10 200 250 300 0 1 2 3 4 5 0
i
ε
Hybrid system: Lorenz oscillators: 95% Rossler oscillators: 5%
1 The background
• Chaos synchronization
In the past two decades, chaotic synchronization has been extensively studied, such as complete synchronization (CS), generalized synchronization (GS), phase synchronization (PS), and many others.
depends on the effective coupling strength εki .
SW network
Modular network
For homogeneous networks, the local dynamics (LLE) determines the development of GS.
(2) 300 identical Lorenz oscillators on SFN
1 50 20 100 15 25
150 10 200 250 300 5
r = 28 for all nodes
id
0
0.5
1.0
1.5
2.0
0
ε
Typical path: STC GS CS
(a) ε = 0 not entrained (b) ε = 0.68 80% entrained
[9] H. D. I. Abarbanel et al., PRE 53, 4528 (1996).
• The auxiliary method on networks
Node i
Auxiliary node i’
Oscillator i & X i = Fi ( X i ) − ε ∑ aij H ( X i − X j )
• The distance of local GS
To characterize the occurence of GS on networks, we define the following quantity 1 t2 ' d (ε , i ) = ∫t1 X i − X i dt . t2 − t1 Given (ε , i ), d (ε , i ) measures the distance between oscillator i and it auxiliary oscillator i '. If d (ε , i ) = 0, CS is achieved i and i' , implying node i has been entrained in the network.
• Motivation
So far, most works deal with CS and PS on complex networks. In real world, dynamics of oscillators on networks could be very complicated, and generally are different rather than identical. (1) Can GS occur on complex networks? (2) How such coherence is developed on complex networks? (3) How to characterize GS on networks? (4) How topology affects GS?
2 Dynamical model and method
The networked oscillators system : & X = F ( X ) − ε ∑ a H ( X − X ),