延迟复杂动态网络的稳定性

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复杂动态网络的事件驱动同步控制及应用

复杂动态网络的事件驱动同步控制及应用

复杂动态网络的事件驱动同步控制及应用复杂动态网络的事件驱动同步控制及应用引言:随着科技的发展,人们对网络通信的需求也越来越高。

然而,传统的网络通信方式往往难以满足复杂网络系统的需求。

复杂动态网络作为一种新兴的网络模型,在多领域中得到广泛应用。

然而,复杂动态网络的同步控制问题仍然是一个具有挑战性的研究领域。

本文将讨论复杂动态网络的事件驱动同步控制及其应用的相关问题。

一、复杂动态网络的基本概念及特征1. 复杂动态网络的定义与分类复杂动态网络是由大量节点和连接关系构成的动态系统,其中节点和连接关系可以随时间发生变化。

复杂动态网络可以分为同构网络和异构网络,同构网络指的是节点之间的连接关系相似,异构网络指的是节点之间的连接关系不同。

2. 复杂动态网络的特征复杂动态网络具有以下特征:(1)规模庞大:复杂动态网络通常由大量的节点和连接关系组成,规模庞大。

(2)复杂性:复杂动态网络的节点之间的连接关系非常复杂,其中存在着各种不同类型的连接。

(3)动态性:复杂动态网络中的节点和连接关系可以随时间发生变化,节点的出现和消失以及连接关系的建立和断开都会导致网络的动态变化。

二、复杂动态网络的事件驱动同步控制方法复杂动态网络的事件驱动同步控制是指通过节点之间的事件触发机制来实现不同节点之间的同步控制。

其基本原理是,当发生某些特定事件时,各节点之间通过消息传递等方式进行信息交换,从而实现同步控制。

1. 事件驱动同步控制的基本步骤(1)事件触发:设置合适的事件触发条件,当满足特定条件时,触发同步控制操作。

(2)信息交换:触发事件后,节点之间通过消息传递等方式进行信息交换,传递同步控制相关的信息。

(3)同步操作:接收到其他节点传递的信息后,节点进行相应的同步操作,实现各节点之间的同步。

2. 事件驱动同步控制方法的分类事件驱动同步控制方法可以根据不同的事件触发条件和消息传递机制进行分类。

常见的方法有基于阈值的同步控制方法、基于自适应的同步控制方法和基于分布式算法的同步控制方法等。

复杂网络的稳定性与控制研究

复杂网络的稳定性与控制研究

复杂网络的稳定性与控制研究复杂网络是由一组节点和它们之间的连接构成的网络系统,通常包含多个子系统,节点和连接之间的关系非常复杂。

在现实生活中,复杂网络的应用非常广泛,例如社交网络、物流网络、交通网络等等。

复杂网络的稳定性及其控制研究,对于理解和应用复杂网络具有重要的意义。

一、复杂网络的稳定性研究复杂网络的稳定性是指当网络结构受到某些外部干扰和内部扰动时,网络系统的局部和整体表现出的特性是否发生变化。

稳定性研究的核心在于如何描述和分析复杂网络中节点之间的相互作用关系及其演化规律。

1.节点自身的稳定性节点自身的稳定性是指节点在网络中受到干扰时的响应能力。

在研究中,一般采用节点的初始状态和稳定状态之间的差异来描述节点自身的稳定性。

节点自身的稳定性与网络中其他节点的连接关系和协同作用有关,因此,稳定性研究涉及到网络中节点之间的相互作用以及动力学演化的过程。

2.局部与整体的稳定性对于复杂网络的稳定性研究,除了节点自身的稳定性之外,还需要考虑整个网络的稳定性。

在研究中,一般采用局部与整体的稳定性描述复杂网络的整体稳定性。

局部稳定性是指网络中某一节点的加入和移除对整个网络稳定性的影响程度,而整体稳定性是指整个网络受到外部干扰时的稳定性表现。

3.复杂网络的动态演化复杂网络的动态演化是指网络中节点之间的相互作用与影响所导致的整个网络结构和节点状态的时空变化。

在复杂网络中,节点之间的相互作用具有复杂性和动态性,随着时间的推移,网络结构和节点状态也会发生变化。

因此,对于复杂网络的稳定性研究,必须考虑网络的动态演化特性。

二、复杂网络的控制研究复杂网络的控制研究是指如何对复杂网络进行控制和调节,使其达到预期的目标。

对于复杂网络的控制研究,涉及到网络中各节点之间的相互作用关系,需要设计适当的控制算法和策略来实现网络的控制。

1.目标控制目标控制是指通过对复杂网络中的某些节点进行控制,达到网络整体的控制目标。

目标控制方法包括基于节点的控制和基于边的控制。

复杂动力网络结构的同步稳定性研究

复杂动力网络结构的同步稳定性研究
种 不 同 拓 扑结 构 网 络模 型 的 同步 稳 定 性 , 值 计 算 了 对 给 定 动 力 学 方 程 的 三 种 网 络 模 型 的最 大 横 截 李 雅 普 诺 夫 指 数 , 数 其
结 论 与耦 合结 构矩 阵 的 特 征 值 分 析 相 一 致 .
关键 词 : 杂 动 力 网络 ; 步稳 定性 ; 世 界 网络 模 型 复 同 小 中图分类号 : 2 1 0 6 文献标识码 : A 文章 编 号 : 0 76 7 ( 0 70 —0 70 1 0 —5 3 2 0 ) 10 3 —4
同步 是一种 非 常普遍 而重 要 的非线 性现 象 , 多 实 际 网络往 往 都表 现 出很 强 的 同步倾 向性 , I - 许 如 n tn t e e 上不 同的路 由器 最终 会 以同 步的方 式发 送路 由信 息. 期关 于 网络 同步 的研究 工作 大 多集 中在具 早
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( NN)3 研 究这 些具 有简 单结 构 的网络 , C [. ] 人们 将研究 重 点放 在 非线 性 动力 学 所产 生 的 复杂行 为 上 , 忽 略 了网络结 构 的复杂性 对 网络行 为 的影 响. 而 , 然 由于 复杂 网络小 世 界 和无 标 度 特性 的发 现 , 研究 人 员 开始关 注 网络的 拓扑结 构 与 网络 同步行 为之 间的关 系 . 们相 继 研究 了连续 系统 的 复杂 网络 的 同步 稳 人
Vo . 5, . 1 2 No 1
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复杂 动 力 网络 结 构 的 同步 稳 定 性 研 究

基因调控网络的复杂性与稳定性

基因调控网络的复杂性与稳定性

基因调控网络的复杂性与稳定性随着基因组学技术的不断发展,研究人员对于基因调控网络的复杂性和稳定性的理解也越来越深入。

基因调控网络是生物体内调控基因表达的重要机制,它通过调节基因的转录和翻译过程来实现对细胞功能的调控。

在这个网络中,基因通过互相作用和调节形成一个复杂的系统,这种复杂性与稳定性之间的关系成为了研究的热点。

一、基因调控网络的复杂性基因调控网络的复杂性主要体现在两个方面:结构的复杂性和动力学的复杂性。

1. 结构的复杂性基因调控网络中的基因可以相互作用,形成复杂的调控网络结构。

这些相互作用包括正向调控、负向调控、激活和抑制等。

通过这些相互作用,基因之间形成了一个网状的结构,其中一些基因起到调控中心的作用,而其他基因则在整个网络中扮演辅助角色。

2. 动力学的复杂性基因调控网络中的基因表达过程是一个动态的过程,它受到许多内外因素的调控。

基因的表达水平受到转录因子、非编码RNA和表观遗传修饰等多种因素的调节。

这些调节因子以一定的规则和模式参与到基因调控网络中,使得整个网络的动力学过程变得非常复杂。

二、基因调控网络的稳定性虽然基因调控网络具有复杂的结构和动力学特性,但它同时又具有一定的稳定性。

基因调控网络的稳定性主要取决于两个方面:稳态和鲁棒性。

1. 稳态基因调控网络在稳态下能够保持基因表达的稳定。

这是通过负反馈回路机制实现的,该机制可以自我调节和修正基因表达的过程,使得基因在细胞内达到平衡状态。

负反馈回路通过抑制某些转录因子的表达来抑制基因的过度表达,从而维持稳态。

2. 鲁棒性基因调控网络具有一定的鲁棒性,即对外界干扰和内部变化具有一定的容忍性。

这是因为基因调控网络中的基因形成了相互作用的复杂网络结构,这个结构可以抵抗外界的影响和内部的波动。

同时,基因调控网络中的许多基因还具有冗余效应,即多个基因共同参与同一个功能的实现,这种冗余效应可以降低网络的敏感性,增加其稳定性。

三、基因调控网络的复杂性与稳定性之间的关系基因调控网络的复杂性和稳定性之间存在着一种平衡关系。

动态路由和静态路由的优缺点

动态路由和静态路由的优缺点

动态路由和静态路由的优缺点1.动态路由:动态路由使用动态路由协议,通过交换节点之间的信息来选择和更新路由表。

它的主要特点是能够自动适应网络拓扑的变化,并根据实时的网络状况选择最优的路径。

下面是动态路由的优缺点:优点:(1)自动适应变化:在网络拓扑发生变化时,动态路由能够自动更新路由表,重新计算最优路径,从而保持网络的连通性和稳定性;(2)负载平衡:动态路由能够根据实时的网络负载情况,选择最优的路径进行数据传输,从而实现负载平衡,提高网络的性能和吞吐量;(3)容错性强:动态路由可以根据实时的链路状态信息,避免出现故障链路,从而提高网络的容错性;(4)灵活性高:动态路由协议可以根据网络管理员的需求进行设置和调整,灵活性较高。

缺点:(1)配置复杂:动态路由协议需要进行配置和管理,涉及到较多的参数和选项,管理员需要具备一定的专业知识和经验;(2)资源消耗大:动态路由需要交换节点之间周期性地交换路由信息,需要消耗网络带宽和节点资源;(3)性能受限:动态路由算法需要进行路径计算和更新等操作,这些操作会增加路由器的处理负荷,可能会影响网络的性能和时延。

2.静态路由:静态路由是通过手动配置路由表的方式确定数据的转发路径。

它的主要特点是不依赖于网络的实时状况,路由表是固定的。

下面是静态路由的优缺点:优点:(1)简单易用:静态路由的配置和管理相对简单,不需要进行复杂的协议交换和计算,适合小规模网络或者简单网络拓扑;(2)资源消耗少:静态路由不需要进行动态的信息交换,不占用额外的带宽和节点资源;(3)性能稳定:静态路由的路由表是固定的,不会由于网络拓扑的变化而导致路由选择的变化,从而保证了稳定的性能和时延。

缺点:(1)对网络变化适应性差:静态路由的路由表是手动配置的,无法自适应网络拓扑的变化,当网络发生变化时,可能会导致通信中断或者出现环路等问题;(2)负载不均衡:静态路由无法根据实时的网络负载情况选择最优路径,可能导致一些路径负载过大,影响网络的性能;(3)容错性差:静态路由无法根据链路状态信息避免故障链路,容错性相对较低。

复杂动态网络的自相似性与周期态、同步态稳定性

复杂动态网络的自相似性与周期态、同步态稳定性

复杂动态网络的自相似性与周期态、同步态稳定性随着社交网络、云计算和大数据时代的到来,网络的规模日益增大,复杂度也日益增强。

复杂动态网络的自相似性、周期态和同步态稳定性成为了近年来研究的热点问题之一。

自相似性是指网络中的一个小部分在结构和功能上与整体相似的特征。

这种自相似性在许多网络中都得到了证实,比如社交网络中的小世界特征。

小世界特征是指在该网络中,在一个小的距离内,几乎所有节点都可以通过少数几步就达到。

这种自相似性对于网络的设计和优化具有很大的指导意义。

通过识别网络中的自相似结构,可以更好地优化网络性能、提高网络的效率和可靠性。

网络的周期态是指网络中的结构以一定的时间间隔重复出现的状态。

网络的周期性能够很好地体现出网络的稳定性和可靠性。

周期性的网络会造成“拓扑键合”的现象,即节点之间的连接会趋向于保持稳定,也就是说,这种键合可以使网络在节点靠近极限容量的状态下依然能够保持稳定。

因此,周期态的稳定性是许多网络分析和优化中的研究重点。

同步态稳定性也是复杂动态网络中的重要问题之一。

同步态是指网络中所有节点的状态在特定条件下达到一致的状态。

同步态有利于网络的信息传输和处理。

同步态稳定性的研究对于理解网络的复杂动态行为、解决网络的控制问题,以及优化网络的效率具有重要意义。

为了研究复杂动态网络的自相似性、周期态和同步态稳定性,需要采用一系列数学工具和模型。

其中,图论模型、动力学模型和控制论模型等是常用的数学模型。

图论模型是一种基于图形结构进行网络分析的方法,它可以有效地分析网络的结构特征和复杂度。

动力学模型是一种通过分析网络中节点行为和相互作用的方法,来研究网络所具有的动态行为和稳定性。

控制论模型是一种通过控制网络中节点的状态和行为,来调节网络行为和稳态的方法。

在复杂动态网络的自相似性方面,研究者们主要采用基于层次结构的方法。

这种方法通过基于图形结构的剖析效果,来发现网络中的自相似结构,进而实现网络的优化和升级。

多元复杂网络中的动态变化及其影响研究

多元复杂网络中的动态变化及其影响研究

多元复杂网络中的动态变化及其影响研究随着信息科技快速发展,各种社交网络和科技平台的应用不断涌现,网络成为了日常生活中的不可替代的一部分。

在这个大数据时代,人们逐渐意识到网络不仅是人们信息传播和交流的工具,更是一个连接人与人、事与事的复杂多元系统。

多元复杂网络中的动态变化,成为了当前亟待研究的问题。

对此,本文将深入探讨多元复杂网络中动态变化的影响,并针对其相关的研究进展,结合实例进行分析和讨论。

一、多元复杂网络中的动态变化多元复杂网络包含有多种互相关联的子系统,每一个子系统可以是一个独立的网络,例如社交网络、交通网络和电力网络等。

它们之间互相影响,相互作用,不断演化和变化。

与此同时,网络中的个体、节点和连接等元素都是随着时间的推移而发生着变化。

这些变化可能是节点之间的链接变化、节点的增减或者节点内部的状态和属性改变等,这种变化便是多元复杂网络中的动态变化。

动态变化是多元复杂网络的重要属性之一。

网络中的动态变化涵盖众多方面,诸如网络结构变化、节点属性变化、边权重的变化、动态复杂转化等。

其中,网络结构的变化是最为基本和重要的一种。

一种常见的网络结构变化是节点的增加和删除。

这种变化常常影响网络的关键节点和群体结构。

二、动态变化的影响动态变化给多元复杂网络带来了一系列的影响和挑战。

首先,网络结构的动态变化会直接影响网络的鲁棒性和稳定性。

其次,动态变化还会引起网络的群落重构,这种重构往往对网络的功能性产生重大影响。

此外,网络结构的变化还会影响网络的传播特性和进化规律。

它将直接关系到网络中信息传播和交流的效率和模式。

三、动态变化的研究进展随着对多元复杂网络动态变化的关注和研究,越来越多的研究者开始运用数学、物理、统计、计算机等多学科的工具手段,对动态变化进行建模并进行研究探讨。

目前,国内外已经出现了一批在理论与实践中进行了前沿研究的学者。

其中,代表性研究成果有两种。

第一种是基于网络控制的动态变化研究。

该研究主要关注网络结构变化对网络控制的影响,通过研究如何控制网络连通性,获得网络的鲁棒性和稳定性。

网络科学中的复杂网络分析

网络科学中的复杂网络分析

网络科学中的复杂网络分析网络科学是一个涉及复杂的系统研究领域,复杂网络是这个领域中的重要概念。

复杂网络不仅在自然界和人类社会中广泛存在,也在人工设计的计算机网络中应用广泛。

因此,分析复杂网络的结构和行为具有重要的理论和实践意义。

网络分析是一种理论和方法学,用于研究网络中存在的结构和关系模式,进一步研究网络中不同部分之间的联系和交互。

复杂网络复杂网络是由大量节点和连接组成的网络系统,节点代表网络中的单个实体,连接代表节点之间的关系。

复杂网络具有结构复杂、动态变化、自适应和自组织等特点。

在现实生活和科学研究中,我们可以找到很多应用复杂网络的场景。

例如,社交网络、生物网络、物理网络和工程网络等。

在这些复杂网络中,我们可以研究它们的拓扑结构、时空演化、信息传播以及网络的鲁棒性和稳定性等属性。

网络分析网络分析是通过系统性、数据驱动的方法来研究网络的结构和行为,并发挥重要的理论和实践作用。

网络分析包括四个方面:网络拓扑分析、动力学模拟、信息传播和社会网络分析。

网络拓扑分析网络分析中的拓扑分析主要针对网络中节点之间的连接,通过图论理论分析网络的拓扑结构,从而更好地理解和描述网络的属性。

分析网络拓扑结构的主要目的是寻找网络的节点和连接的特征,例如网络中哪些节点之间有更多的连接、哪些节点具有重要的地位、网络的密度和聚集程度等。

动力学模拟动力学模拟是研究网络系统的动态行为以及这些行为所带来的全局影响的方法。

它涉及到复杂的微观和宏观的过程,并且在实践中被广泛地应用于模拟和预测网络中的信息传播、疾病扩散、地震和金融风险等动态过程。

信息传播通过网络传递信息是最引人注目的网络现象之一。

在社交网络中,我们可以了解量化的信息传播过程,例如通过推特传达意见和思想等。

在应用方面,通过研究和控制信息传播过程,可以帮助企业获得更好的市场营销效果、控制政策和项目达成更好的目标,以及预测和响应突发事件等。

社会网络分析社交网络是由个人和组织创建的,可识别且定义的网络结构,社交网络分析通过解释和研究交际能力和行为模式,并利用与此有关的概念和理论来帮助我们了解和解释社交网络中的现象。

动态系统的稳定性分析与应用

动态系统的稳定性分析与应用

动态系统的稳定性分析与应用在我们生活的这个充满变化和不确定性的世界里,动态系统无处不在。

从简单的机械运动到复杂的生态平衡,从经济市场的波动到航天飞机的飞行轨迹,动态系统的稳定性问题始终是科学家和工程师们关注的焦点。

那么,什么是动态系统的稳定性?为什么要对其进行分析?又有哪些实际的应用呢?让我们一起来探索。

首先,我们来理解一下什么是动态系统。

简单来说,动态系统就是随着时间变化而改变其状态的系统。

比如说,一个钟摆的摆动、一辆汽车的行驶速度变化,或者一个化学反应中物质浓度的改变,这些都是动态系统的例子。

而稳定性,则是指系统在受到外界干扰或者内部参数变化时,能否保持其原有状态或者回到原有状态的能力。

想象一下,你正在骑自行车。

如果车子的结构和你的操控能够让它在遇到小的颠簸或者风的干扰时,仍然保持平衡并且继续前进,那么我们就可以说这个自行车系统是稳定的。

相反,如果稍微一点干扰就让车子失去平衡摔倒,那它就是不稳定的。

那么,为什么要对动态系统的稳定性进行分析呢?这是因为稳定性对于系统的正常运行和性能至关重要。

一个不稳定的系统可能会导致严重的后果。

在工程领域,例如航空航天工程中,如果飞机的控制系统不稳定,可能会导致飞机失控甚至坠毁;在电力系统中,如果电网的稳定性得不到保障,可能会引发大面积停电,给社会带来巨大的损失。

在经济领域,市场的稳定性对于经济的健康发展至关重要。

如果金融市场不稳定,可能会引发金融危机,导致企业破产、失业率上升等一系列问题。

在生态领域,生态系统的稳定性决定了生物多样性和生态平衡的维持。

如果某个生态系统失去了稳定性,可能会导致物种灭绝、环境恶化等严重后果。

接下来,让我们看看如何对动态系统的稳定性进行分析。

这通常涉及到数学模型和相关的理论方法。

一种常见的方法是通过建立系统的微分方程或者差分方程来描述系统的动态行为。

然后,利用线性化的方法将这些方程在平衡点附近进行近似处理,从而得到系统的特征方程。

通过分析特征方程的根的分布情况,可以判断系统的稳定性。

动态网络的稳定性与分布控制研究

动态网络的稳定性与分布控制研究

J u n .2 0 1 3
动 态 网络 的 稳 定 性 与 分 布 控 制 研 究 水
王嵘” 刘斌 刘东 南 朱彪
( 1 . 湖南工业大学 电气与信息2 1 Z 程学院 , 株洲 4 1 2 0 0 8 ) ( 2 . 湖南3 2  ̄ 1 1 , 大学理学院 , 株洲 4 1 2 0 0 8 )
引 言
动态 网络 是 由各 个 子 系 统 组 成 的一 个 随 时 问 不断 变化 的实 时 网络系 统. 作 为一 个大 型 复 杂动 态 系统 , 动态 网络 分布 式控 制系 统 的控制 关 键在 于 考 虑 了整个 系统及 子 系 统 之 间 的信 息交 换 . 文献 [ 1 ]
定性 . 本文 对 网络化 系统 进行 介绍 . 针 对 网络 化 系统
现 今大 部分 分 布 式 系统 主要 处 理 大 型 系 统 的
稳定性问题 比如文献 [ 5 ] . 以上的文献是基 于通信 拓扑已经给出的假设情况下 , 然而通信拓扑的引入 能够为分布式控制器 的结构设计提供一个附加性
第1 1 卷第 2期 2 0 1 3年 6月
1 6 7 2 - 6 5 5 3 / 2 0 1 3 / 1 1 ( 2 ) / 1 8 7 6 -
动 力 学 与 控 制 学 报
J OURN AL O F DYNAMI C S AND CO NT ROL
Vo I | 1l No. 2
摘要
针对分散控制无法实现子 系统之 间的信 息交换 , 将分 布式控 制应用 于 网络化 系统 , 以期实 现子系统
之间的信息交换和提高 网络 的性能. 利用 L y a p u n o v函数法 , 分别 给出 了在传统 分散控 制和 网络分 布式控制

电力系统的稳定性分析与控制方法

电力系统的稳定性分析与控制方法

电力系统的稳定性分析与控制方法随着电力需求的增加和电力系统规模的扩大,电力系统的稳定性成为一个重要的问题。

本文将介绍电力系统的稳定性分析与控制方法,以帮助读者更好地理解和解决电力系统稳定性问题。

一、电力系统稳定性的定义与分类稳定性是指电力系统在扰动或故障冲击下,以及负荷变动等条件下,能够保持稳定运行的能力。

电力系统的稳定性可分为动态稳定性和静态稳定性两个方面。

1. 动态稳定性动态稳定性是指电力系统在外部扰动或故障导致系统运行点发生偏离时,系统能够恢复到新的稳定运行点的能力。

常见的动态稳定性问题包括暂态稳定性和长期稳定性。

2. 静态稳定性静态稳定性是指电力系统在负荷变动等条件下,不会出现失稳现象,能够保持稳定运行的能力。

静态稳定性问题主要包括电压稳定性和电力输送能力。

二、电力系统稳定性分析方法1. 传统方法传统的电力系统稳定性分析方法主要采用牛顿—拉夫逊法和后退欧拉法等迭代计算方法进行模拟仿真。

这些方法适用于系统较小、稳定性问题相对简单的情况,但对于大规模复杂的电力系统,计算复杂度较高,效率较低。

2. 仿真方法仿真方法是通过模拟电力系统的动态行为来评估其稳定性。

常用的仿真软件包括PSS/E、PSAT等,这些软件能够快速准确地模拟电力系统的各种稳定性问题,为系统调度和运行提供参考意见。

三、电力系统稳定性控制方法1. 传统控制方法传统的电力系统稳定性控制方法主要包括调整发电机励磁、变压器调压、容抗器投入等措施。

这些控制方法通过调整系统参数或投入补偿装置,来提高电力系统的稳定性能力。

2. 先进控制方法随着电力系统的发展和智能化技术的应用,先进的控制方法得到了广泛研究和应用。

其中包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法等,这些方法通过优化系统控制策略,提高电力系统的稳定性和鲁棒性。

综上所述,电力系统的稳定性分析与控制方法对于保障电力系统的安全稳定运行至关重要。

传统方法和仿真方法可以提供稳定性分析的工具和方法,而传统控制方法和先进控制方法能够提供系统稳定性控制的手段和策略。

一类复杂网络的同步问题

一类复杂网络的同步问题

一类复杂网络的同步问题复杂网络是由大量节点和节点间复杂连接构成的一种网络结构。

在现实世界中,复杂网络广泛存在于生物学、社会学、经济学等各个领域。

研究复杂网络的同步问题,对于理解网络的动态行为和稳定性具有重要意义。

同步是指在复杂网络中,节点之间的状态或行为趋于一致的现象。

在实际应用中,同步问题的研究可以帮助我们理解和控制一些复杂系统的行为。

例如,在电力系统中,各个发电机的同步性对于电网的稳定运行至关重要。

近年来,研究者们对一类特定的复杂网络同步问题进行了深入研究。

这类网络被称为时滞耦合网络,其中节点之间的耦合存在着时间延迟。

时间延迟的存在使得网络同步问题更加复杂和困难。

时滞耦合网络的同步问题主要可以分为两类:一是同步性分析问题,即研究网络是否能够实现同步;二是同步控制问题,即通过控制某些节点的状态或行为,使整个网络实现同步。

对于同步性分析问题,研究者们提出了一些判据和方法。

例如,通过构建适当的Lyapunov函数和稳定性理论,可以判断网络是否达到同步状态。

此外,研究者们还发展了一种名为“小世界”效应的理论,该理论认为即使在复杂网络中存在随机连接和时间延迟,网络同步仍然可以实现。

对于同步控制问题,研究者们设计了一些控制策略和算法。

例如,通过调整节点之间的耦合强度和时间延迟,可以实现网络同步。

此外,研究者们还利用现代控制理论、优化算法和自适应控制等方法,提出了一些高效的同步控制算法。

总之,一类复杂网络的同步问题是一个具有挑战性的研究领域。

通过研究时滞耦合网络的同步性和控制策略,我们可以深入理解网络的行为和稳定性,为实际应用提供理论指导和技术支持。

未来,我们还需进一步探索更加复杂的网络结构和更加实际的应用场景,以推动该领域的发展。

复杂网络的控制与优化

复杂网络的控制与优化

复杂网络的控制与优化复杂网络是由许多相互连接的节点和边所组成的网络结构。

无论是社交网络、互联网、生物网络还是交通网络,都具有复杂的结构和动态的特性。

因此,研究复杂网络的控制和优化是一项非常重要的课题。

一、复杂网络的结构和特性1. 复杂网络的结构复杂网络的结构具有随机性、小世界性、无标度性等特点。

随机性:复杂网络的节点和边的连接没有明显的规律性,呈现出随机性。

小世界性:复杂网络中任意两个节点之间的距离很短,具有“六度分隔”现象。

无标度性:复杂网络中有一些节点拥有更多的连接,这些节点称为“中心节点”,连接数量呈现出幂律分布。

2. 复杂网络的特性复杂网络具有健壮性、可塑性、可靠性、自组织性等特点。

健壮性:复杂网络在遭受攻击或故障时仍能保持功能,具有一定的韧性和恢复能力。

可塑性:复杂网络可以通过节点和边的增删改来适应不同环境下的需求和变化。

可靠性:复杂网络可以通过冗余连接等方式提高其可靠性和稳定性。

自组织性:复杂网络可以通过局部节点之间的相互作用,实现全局的行为和协同。

二、复杂网络的控制与优化1. 复杂网络的控制复杂网络的控制是指通过节点和边的控制,使复杂网络在预定目标下实现最优控制的过程。

常见的复杂网络控制方法包括传统控制方法、动态反馈控制方法、自适应控制方法、非线性控制方法等。

2. 复杂网络的优化复杂网络的优化是指通过调整节点和边的属性,使得复杂网络在某种指标下达到最优的状态。

常见的复杂网络优化方法包括最小生成树算法、最小路径覆盖算法、节点覆盖算法、社区发现算法等。

三、应用实例1. 交通网络优化交通网络是一种复杂的网络结构,通过优化交通网络的节点和边,可以实现交通流量的平衡和最优控制。

例如,在城市交通中,可以通过调整交通信号灯的周期和时间,使得交通流量在不同道路之间平衡,减少拥堵现象。

2. 电网控制电网也是一种复杂的网络结构,通过调整发电机和负荷节点的连接和属性,可以实现电力系统的最优控制和优化。

例如,在电力系统中,可以通过调整发电机的输出功率和负荷节点的用电量,使得电力系统的总体效率最大化。

网络化软件的复杂网络特性分析

网络化软件的复杂网络特性分析

网络化软件的复杂网络特性分析随着互联网的迅速发展,软件的网络化已经成为一种趋势,其中包括了很多复杂网络的特性,这些特性是互联网时代的典型表现,本篇文章就将对网络化软件的复杂网络特性进行分析和探讨。

一、复杂网络的定义和特点复杂网络是一种由大量节点和连接组成的网络系统,节点之间的联系不是简单的线性关系,而是具有复杂的非线性和非对称性质。

复杂网络具有以下几个特点:1.多元素:复杂网络有大量的节点和连接,节点之间的连接不仅有单向的链接,还存在着多个节点之间的链接。

2.复杂结构:复杂网络的结构不是简单的网络形式,而是一种由多种元素和规律组成的复杂结构,其中包括小世界、无标度、模块化、层级等多种网络结构,这些结构相互连接,构成了网络整体。

3.自组织能力:复杂网络具有自我组织能力,可以通过节点之间相互协调来达到自我调节、自我优化的目的。

4.动态性:复杂网络的结构是动态的,它们在不断的变化中进行着节点的加入和离开、连接的建立和断开等一系列动作。

二、网络化软件的复杂网络特性网络化软件是现代软件的主要形态之一,与传统的单机软件相比,它们具有更多的复杂网络特性。

这些特性包括:1.开放的网络系统网络化软件是一种开放式的网络系统。

它们可以通过网络连接到外部的各种数据源和服务器,从而获得更多的资源和服务。

2.分布式架构网络化软件常常采用分布式架构,将不同的应用程序和计算资源分布到不同的节点上,从而达到更高的稳定性和性能。

3.复杂的通信协议网络化软件涉及到复杂的通信协议,这些协议需要考虑传输容量、可靠性、保密性等因素,从而保证数据的安全与完整性。

4.多样的网络通信技术网络化软件还涉及到多种网络通信技术,包括有线和无线网络通信、局域网和广域网通信、云计算和边缘计算等,这些技术的融合构成了网络化软件的网络环境。

5.基于开放标准的软件协作网络化软件不仅需要考虑网络环境的复杂性,还需要考虑来自不同软件、服务提供商及用户的需求。

为了满足这样的需求,现代的网络化软件采用基于开放标准的软件协作方式,实现了不同软件之间的互操作性。

复杂网络的结构与稳定性分析

复杂网络的结构与稳定性分析

复杂网络的结构与稳定性分析近年来,复杂网络的研究成为了一项热门的交叉学科领域。

复杂网络具有许多独特的性质,如度分布幂律、小世界效应和模块化等,这些性质使得复杂网络成为了许多重要实际系统的基础,比如社交网络、生物网络、交通网络等。

因此,对复杂网络的结构和稳定性进行研究已经成为了一项极为重要的任务。

一、复杂网络的结构特征1. 度分布幂律度分布是指一个节点与多少个其他节点相连。

在很多实际系统中,节点的度数相差非常大,并且很少有节点的度数特别高。

在这种情况下,节点的度分布通常遵循幂律分布。

这种度分布的特点是,大部分节点的度数比较小,但是一小部分节点的度数非常高。

这种性质被称为“无尺度性”,它是复杂网络的重要特征之一。

2. 小世界效应小世界效应是指即使在一个非常大的网络中,两个节点之间的距离也非常短。

这种情况是因为复杂网络通常包含很多短路径,而这些短路径可以被当作“快速通道”使用。

换句话说,即使网络中的节点很远,它们之间仍然可以通过一些中介节点很快地到达。

3. 模块化复杂网络通常被分为一些模块或者群组。

在每个模块内,节点之间的联系比较紧密,而在模块之间的联系比较稀疏。

这种分布方式可以使得网络更加紧凑,并且可以促进信息在网络中的传播。

二、复杂网络的稳定性分析复杂网络的稳定性是指网络在面对节点失效、攻击或者其他外部影响时,仍然能够保持其正常运行的能力。

复杂网络的稳定性分析可以分为以下几个方面:1. 次序重构次序重构是一种自适应策略,可以通过重构网络的连接来增强网络的稳定性。

具体地,次序重构可以将一些节点的连接关系转变为不同的特定形式,从而使得网络对于某些特定的攻击或者故障变得更加强壮。

2. 结构重构结构重构是指通过增加或者删除节点,改变网络拓扑结构的方式。

结构重构可以使得网络更加稳定,并且可以提高网络的容错性。

3. 控制重构控制重构是一种通过增加或者删减节点来改变网络控制结构的方式,从而使得网络可以更加有效地抵抗攻击或者故障。

复杂网络中的动力学特征和调控方法

复杂网络中的动力学特征和调控方法

复杂网络中的动力学特征和调控方法在现代社会中,复杂网络无处不在。

例如,社交媒体、物流配送、社会关系、交通系统等都可以被视为复杂网络。

复杂网络的研究成为了人们关注的焦点。

其中的动力学特征和调控方法也成为了一个重要的研究领域。

一、复杂网络的动力学特征复杂网络的动力学特征可以分为两类:结构性特征和动态特征。

1. 结构性特征复杂网络的结构性特征主要是指网络的拓扑特征。

这些特征包括平均路径长度、节点度分布、聚集系数等。

通过对这些特征的量化研究,可以深入了解网络的典型行为模式。

举个例子,度分布是复杂网络结构的一个重要特征。

在一个典型的复杂网络中,大多数节点的度数相对较小,只有一小部分节点的度数非常大。

这种度分布特性称为“无标度特性”。

无标度特性就像是很多现实世界中的网络系统中的普遍存在,例如,社交网络、科学家合作网络,供应链网络等都具有无标度特性。

而基于复杂网络结构的无标度特性,可以为我们了解其潜在的动力学机制提供有力的线索。

比如,研究表明,在这些网络系统中,一些节点的重要度远高于其他节点。

从而,我们可以草拟出一些理论散布情况,来解释为什么一些节点在网络系统中较为关键。

比如,研究表明,科学家合作网络中的重要节点,基本上都是工作在跨学科的领域,或是能够发现新的科学问题或方法的领先人物。

2. 动态特征动态特征是指复杂网络特有的动态行为,即节点之间的交互行为。

由于许多节点之间有相互影响的行为,网络系统中的局部影响可能会产生全局效应。

因此,动态行为越复杂,网络系统的稳定性就越低,很容易产生复杂的非线性效应。

例如,在森林火灾的研究中,复杂网络模型应用得比较普遍。

这是因为,火灾的蔓延是由许多因素影响的复杂过程,包括风向、湿度、火源等。

这些因素之间的交互作用非常复杂,因此森林火灾可以被看作是复杂网络之间的交互行为。

二、调控方法复杂网络的动力学特征使得我们可以通过对网络模型进行优化以达到特定的目标。

调控策略可以大致分为以下三类:1. 静态调控静态调控是指调整网络的结构以实现特定目标。

网络路由技术中的静态路由与动态路由对比

网络路由技术中的静态路由与动态路由对比

网络路由技术中的静态路由与动态路由对比一、引言随着互联网的快速发展和应用的普及,网络通信技术得到了长足的进步。

而网络路由技术作为网络通信的核心技术之一,主要用于转发、选择和控制数据包在不同网络之间的传输。

在路由技术中,静态路由和动态路由是两种主要的路由方式。

本文将对这两种路由方式进行对比,以探讨其各自的特点和适用场景。

二、静态路由的特点静态路由指的是网络管理员手动配置的路由,不需要网络自主学习和调整。

其特点如下:1.简单易懂:静态路由的设置非常简单,只需要手动配置路由表即可。

对于小型网络环境或者简单的网络拓扑,静态路由能够提供稳定且可靠的路由选择。

2.固定路由路径:静态路由的路由路径是固定的,不会根据网络环境的变化而自动调整。

因此,如果某条路径故障或者拥堵,数据包将不能够选择其他路径进行转发,从而导致数据传输的中断或者延迟。

3.网络资源占用少:相对于动态路由,静态路由不需要消耗额外的网络资源来学习和维护路由表。

这对于网络资源有限的环境而言是一大优势。

三、动态路由的特点动态路由是一种能够自主学习和调整的路由方式,其特点如下:1.自动调整路由:动态路由能够根据网络状况自动调整路由路径,保证网络传输的稳定性和效率。

当网络环境发生变化时,动态路由能够及时调整路由表,选择最优的路径进行数据转发,从而提高网络的可靠性和性能。

2.适应复杂网络环境:动态路由更适合于大规模、复杂的网络环境。

对于由多个网络设备组成的网络拓扑,动态路由能够根据网络设备的配置和状态信息,自动进行路由选择和调整,以适应网络环境的变化和拓扑结构的复杂性。

3.消耗网络资源较多:相对于静态路由,动态路由需要占用更多的网络资源来学习、存储和维护路由表。

动态路由协议会不断发送和接收路由更新信息,以及进行路由计算和选择。

这些操作会消耗一定的带宽和计算资源。

四、静态路由与动态路由的适用场景基于前述对静态路由和动态路由的特点分析,可以得出以下结论:1.静态路由适用于小型网络环境,或者网络拓扑较为简单的情况。

生态网络复杂性建模及稳定性分析

生态网络复杂性建模及稳定性分析

生态网络复杂性建模及稳定性分析随着人类活动的不断扩大和环境问题的逐渐凸显,生态系统的研究变得越来越重要。

生态网络是生态系统的重要组成部分,其复杂性建模和稳定性分析对于生态系统保护和可持续发展至关重要。

本文将探讨生态网络复杂性建模及稳定性分析的相关方法和应用。

生态网络是由物种和它们之间的相互作用组成的复杂系统。

理解和模拟生态网络的动态行为是设计有效的保护措施和管理策略的基础。

因此,生态网络的复杂性建模成为研究的重点。

复杂网络理论为生态网络的建模提供了一种新的方法。

复杂网络理论将生态系统中的物种和它们之间的相互作用视为网络中的节点和边。

生态网络可以被表示为一个图,其中节点代表物种,边代表相互作用。

通过采集实际生态系统中的数据构建生态网络模型,并运用复杂网络理论中的度分布、聚类系数、节点中心性等指标进行分析,可以揭示生态网络的结构和功能特征。

在生态网络的复杂性建模过程中,网络拓扑结构和属性的选择至关重要。

生态网络的节点可以是动物、植物或微生物,边可以是食物链、掠食关系或共生关系等相互作用。

选择恰当的节点和边的定义有助于准确描述生态系统中相互作用的本质。

此外,生态网络中节点和边的权重也要考虑进去,因为不同的物种之间的相互作用强度可能是不同的。

通过对节点和边的适当定义和加权,可以构建出更加精确的生态网络模型。

生态网络的稳定性是生态系统可持续发展的重要指标。

稳定性分析可帮助我们理解生态网络在不同的条件下的响应和适应能力。

生态网络的稳定性通常分为结构稳定性和动态稳定性两个层面。

结构稳定性指的是生态网络的拓扑结构是否能够保持相对稳定,即当节点或边发生变化时,网络能否维持原有的功能和特征。

动态稳定性指的是生态网络的相互作用是否能够保持相对稳定,即当外部环境变化时,网络内部的物种数量和各种相互作用是否能够维持相对平衡。

稳定性分析可以通过数学模型和计算模拟来进行,其中常用的方法包括线性稳定性分析、Lyapunov稳定性分析和动力学模拟。

时滞复杂动态网络的保性能控制

时滞复杂动态网络的保性能控制
C o m p u t e r E n g i n e e r i n g a n dA p p l i c a t i o n s 计 算机 工程 与应用
时滞 复杂 动 态 网络 的保 性 能 控 制
罗毅 平 ~ , 刘 欢
LUO Yi p i ng , LI U Hu a n
L y a p u n o v s t a b i l i t y t h e o r y a n d Li n e a r Ma t r i x I n e q u a l i t i e s ( LMI ) . Th e s t a t e f e e d b a c k c o n t r o l l e r wi t h g a i n p e r t u r b a t i o n s i s d e s i g n e d
t o a c h i e v e t h e a s y mp t o t i c s t a b i l i t y o f t he s y s t e m, me a n wh i l e , g u a r a n t e e s y s t e m p e r f o r ma n c e s a t i s f y i n g c e r t a i n r e q u i r e me n t s . A n u me r i c a l e x a mp l e i s g i v e n t o d e mo n s t r a t e t h e f e a s i b i l i t y o f p r o p o s e d me t h o d .
Ke y wo r d s :t i me d e l a y ; c o mp l e x n e t wo r k ; g u a r a n t e e d c o s t c o n t r o l

网络路由技术在多网段环境下的应用探讨(系列五)

网络路由技术在多网段环境下的应用探讨(系列五)

网络路由技术在多网段环境下的应用探讨一、引言随着信息技术的发展,互联网已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。

而要保证互联网的正常运行,网络路由技术起到了至关重要的作用。

在多网段环境下,网络路由技术能够实现不同网络之间的连接和数据传输,为用户提供了更加稳定和顺畅的网络体验。

本文将探讨网络路由技术在多网段环境下的应用。

二、多网段环境的定义和挑战在网络通信中,多网段环境指的是通过不同的网络设备划分出多个局域网,每个网段拥有不同的IP地址段。

在这样的环境下,实现不同网段之间的通信就成为了一个挑战。

因为每个网段都是独立的,彼此之间并无直接连通的路径。

这就需要网络路由技术的应用,将不同网段之间的数据进行传输和转发。

三、网络路由技术的原理和分类网络路由是指将数据从源地址传输到目的地址的过程。

在多网段环境下,网络路由技术起到了承上启下的作用。

它通过建立路由表、选择最佳路径、控制数据流动等方式实现数据的有效传输。

根据其实现方式和功能,网络路由技术可以分为静态路由和动态路由。

静态路由是通过手动配置路由表来实现的。

管理员需要根据网络拓扑图和需求手动指定不同网段之间的路由关系。

这种方式适用于小型网络规模和变动较少的环境,但是对于大型复杂网络来说,配置工作量大且易出错。

动态路由是通过网络设备自己学习和交换路由信息来实现的。

它使用动态路由协议,网络设备可以自动根据网络拓扑和路由信息实时更新路由表,并选择最佳路径传输数据。

动态路由适用于大型复杂网络环境,能够自动适应网络拓扑的变化,提高网络的可靠性和稳定性。

四、多网段环境下的网络路由实践在实际应用中,多网段环境下的网络路由技术有着广泛的应用。

例如,在企业内部网络中,不同部门和办公室通常划分为不同的网段,通过路由器实现彼此之间的通信。

这样可以提高整个企业网络的灵活性和安全性,同时减少了广播风暴的问题。

另外,网络路由技术在云计算和大数据传输方面也起到了关键作用。

在云计算环境下,多个虚拟机可能位于不同的子网中,网络路由技术能够实现虚拟机之间的互通。

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矩阵。 证明. 定义误差系统 ei = xi (t) − x , i=1, 2, …, N, 则有 ET (t) = [e1(t),e2 (t),L,eN (t)]∈ Rn×N 由于 f (xi (t)) 是连续可微的,将被控网络(5)在平衡状态
x 附近线性化,得到;
E& (t) = E(t)J T (t) + aCE(t −τ (t))Γ
0 引言
目前,复杂网络的整体动力学行为和整个网络的拓扑结
构的相互作用的研究引起广泛的关注。研究复杂网络的最终
目的是要了解网络的结构如何影响网络的动力学行为,以及
反过来网络的结构如何受动力学影响,复杂网络的牵制控制
及其稳定性分析就是其中一项重要的研究内容。在控制一个
复杂网络达到某一稳定状态时,牵制控制是一种十分经济实
∑ bij = bji = 0 。在本文的模型中,耦合系数满足
b N
j =1 ij
=
0

如果节点的度 ki 定义为与第 i 个节点连接的边的数目,则
N
N
∑ ∑ bij =
bji = ki
(2)
j =1, j ≠i
j =1, j ≠i
我们的目标是使网络达到一个稳定状态,也就是当
t→∞时
x1(t), x2 (t),L, xN (t) → x
N
∑ x&i (t) = f (xi (t)) + a bijΓxj (t −τ (t)) j =1
i=1, … , N,
(1)
这里 xi (t) = (xi1(t), xi2 (t),L, xin (t))T ∈ Rn 是第 i 个节点的状
态向量,常数 τ (t) > 0 代表延迟函数。 f (⋅) 是一个描述节点
动力学特性的连续可微的向量函数,常数 a > 0 是网络的耦
合强度。常数对称矩阵 Γ =(γ ij)∈ Rn×n 是各个节点状态变量 之间的内部耦合矩阵,这里假设每个节点的内部耦合矩阵
是完全相同的。耦合矩阵 B = (bij ) ∈ RN×N 代表网络的拓扑结
构,若节点 i 和 j( j ≠ i )之间有连接,则 bij = bji = 1 ;否则
矩阵,即 B (t) 是一个可微函数,满足下列条件:
作者简介:李涛(1980-),男,助理讲师。于晓楠(1980-),女,助理研究员。
2011.8
65
技术应用
0 ≤ τ (t) ≤ τ
τ&(t) ≤ ε (ε > 0)
(7)
引理 1. 如果一个实对称不可约矩阵 B = (bij ) ∈ RN×N 满
⎛ Q(x)
⎜ ⎝
S
T
(
x)
S ( x) R(x)
⎞ ⎟ ⎠
>
0
与下面的条件之一等价:
(a) Q(x) > 0, R(x) − ST (x)Q−1(x)S(x) > 0
(b) R(x) > 0 , Q(x) − S(x)R−1(x)ST (x) > 0
2 带有时变延迟的复杂动态网络的牵制同步
判据
定理 1. 如果下列 N 个微分方程 η&k (t) = J (t)ηk (t) + aλkΓηk (t −τ (t)) , i=1, 2, …, N, (8) 关于其零解渐进稳定,则被控网络(5)能够达到局部渐进 稳定。 这里 J (t) ∈ RN×N 是 f (xi (t)) 在 s(t)附近估计的 Jacobian
足下列两个条件:
bij ≥ 0(i ≠ j)
∑ bii = −
b N
j =1, j ≠i ij
则有:
(a) 0 是矩阵 B 的最大特征值且对应的特征向量为 [1,1,L,1]T ;
(b) B 的其它特征值都是负实数;
(c) 存在一个非奇异矩阵 Φ = [Φ1,Φ2 ,L, ΦN ]∈ RN×N
使得 BT Φk = λkΦk , k=1,2,…,N 这里 0 = λ1 > λ2 ≥ λ3 ≥ L ≥ λN 是矩阵 B 的特征值。
引理 2. 如果矩阵 B 符合引理 1 中的定义,非零对角矩
阵 D 定义如下: D = diag(d1, d2,L, dN )
这里 di ≥ 0(i = 1, 2,L, N ) ,
则 C = B − D 是负定矩阵。
引理 3. 假设 Q(x) = QT (x) 、 R(x) = RT (x)
线性矩阵不等式
该系统的局部负反馈控制器的方程为:
ui = −adiΓ(xi (t −τ (t)) − x )
(6)
当 i=1,…,l 时 di > 0 ;当 i=l+1,…,N 时 di = 0 。
本 文 考 虑 的 是 无 向 网 络 ,同 时 我 们 假 设 网 络 ( 1) 是 连
同的。从而我们得到耦合矩阵 B 是一个不可约的实对阵
用的控制策略。特别是通过对网络中的少数节点施加线性误
差反馈控制将网络稳定到一个均匀的平衡点状态,即是网络
中的每个节点的状态都稳定到单个节点的平衡点上。一个很
有趣的结论就是仅仅控制网络中的任何一个节点,就可以将
整个复杂动态网络控制到这样一个均匀的平衡点状态。
1 预备知识
考虑一个由 N 个相同的线性分散耦合节点构成的延迟复 杂动态网络,其中每个节点都是一个 n 维的动力学系统。第 i 节点的状态方程为:
技术应用
延迟复杂动态网络的稳定性研究
李涛 1 于晓楠 2 1 沈阳理工大学 辽宁 110168 2 大连海事大学 辽宁 116023 摘要:本文研究了延迟复杂动态网络的稳定性问题,提出了一种处理复杂网络延迟的新方法,得到了能够确保网络达到 稳定状态的充分条件。通过对网络中的部分节点施加线性反馈控制达到控制整个网络的目的,在平衡点附近将网络的节点进行 了线性化,同时将网络相互关联的 N 个动力学系统解耦为 N 个独立的动力学系统,使得网络复杂的动力学特性变得容易处理。 关键词:延迟复杂动态网络;线性反馈;稳定性
(3)
这里 x 是孤立节点的平衡点,满足条件
f (x) = 0
(4)
为了实现目标(4)我们选择控制网络中的部分节点来达
到控制整个网络的目的。不失一般性,我们选择前 l 个节点
作为被控节点,l 是 δ N 的整数部分。
因此,该被控网络的第 i 个节点的状态方程为:
N
∑ x&(t) = f (xi (t)) + a bijΓxj (t −τ (t)) + ui , i= 1,2,…, N, (5) j =1
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