第四讲复杂网络的同步

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《复杂网络的同步》课件

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《复杂网络的同步》PPT 课件
这是一份关于复杂网络同步的PPT课件,通过介绍复杂网络的定义、同步现象、 条件、类型、应用、挑战等内容,帮助你了解和掌握复杂网络的同步重要性 和未来发展方向。
什么是复杂网络
复杂网络是由大量节点和连接组成的非线性系统,其特点包括节点之间的相互连接和适应性。该部分将介绍复 杂网络的定义和特点。
பைடு நூலகம்
复杂网络同步的应用
复杂网络同步在科学、工程和社会领域中有广泛的应用。探讨这些应用将展 示复杂网络同步对我们生活的重要性。
复杂网络同步的挑战
实现复杂网络同步面临着一些困难和挑战,如节点异质性和网络拓扑结构等。这一部分将阐述这些挑战对复杂 网络同步的影响。
结论
通过总结复杂网络同步的重要性和未来发展方向,我们可以更好地认识到复 杂网络同步在推动科学和社会进步方面的潜力。
复杂网络的同步现象
复杂网络同步是指网络中的节点在时间上趋于一致的现象。这一部分将解释复杂网络同步的含义以及同步现象 的重要性。
复杂网络同步的条件
复杂网络同步的实现需要满足一定的条件。讨论这些条件将帮助我们了解复杂网络同步的必要性和挑战。
复杂网络同步的类型
复杂网络同步现象可以分为几种类型,例如相位同步、频率同步等。分析这 些类型将帮助我们更好地理解复杂网络同步的多样性。

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。

复杂网络的控制与同步技术研究

复杂网络的控制与同步技术研究

复杂网络的控制与同步技术研究随着互联网的发展和人类对复杂系统的日益深入研究,复杂网络的研究也成为了当前热门的话题之一。

复杂网络由大量的节点和连接组成,具有高度的复杂性和非线性特性,广泛应用于生物、社会、物理和工程等领域。

为了更好的研究复杂网络,我们需要掌握有效的控制和同步技术,本文就从这两个方面进行探讨。

一、复杂网络的控制技术复杂网络控制是指通过某种策略或方法来改变网络的节点连接关系以达到控制系统某些状态或行为的目的。

常见的复杂网络控制策略有三种:延迟控制、分散控制和中心控制。

1、延迟控制延迟控制是通过改变网络中某些节点的信息传递延迟时间以达到控制系统的目的。

延迟控制可以实现对网络簇间同步的控制,应用于半导体激光器阵列、生物节律同步和大型发电厂技术等领域。

2、分散控制分散控制是指在网络中增加控制节点,通过对这些节点的连接状态进行控制来实现整个网络的控制。

相较于中心控制,分散控制实现更为灵活,适用于无线传感器网络、智能交通系统等领域。

3、中心控制中心控制是指利用中心控制节点来实现整个网络的控制。

中心节点可以通过局部信息和全局信息来控制整个网络的状态或行为,适用于电力系统和交通运输领域。

二、复杂网络的同步技术同步是指在复杂网络中,所有节点在某些特定条件下一致达到某种状态的过程。

常见的同步技术有两种:全局同步和局部同步。

1、全局同步全局同步是指所有节点同时达到相同的状态,且状态间的错误和误差都为零。

全局同步技术包括基于反馈法和非线性控制的同步算法。

2、局部同步局部同步是指网络中的节点在一定条件下达到同步,但并不要求所有节点都达到同步状态。

局部同步技术包括基于反馈法、动态协调和异质性控制的同步算法。

三、复杂网络控制和同步技术在实际中的应用复杂网络控制和同步技术广泛应用于电力系统、交通运输、智能制造、无线传感器网络等领域。

在电力系统中,通过控制中心节点的电力调节来实现电力系统的稳定运行;在交通运输中,通过分散控制节点来协调交通流量来减少交通拥堵;在智能制造领域,同步技术可以使机械臂动作更加和谐,提高制造效率。

复杂网络的自适应同步及其应用

复杂网络的自适应同步及其应用

复杂网络的自适应同步及其应用随着信息科技的发展,人们对于网络的依赖越来越深。

复杂网络作为一种具有多个节点和复杂连接关系的网络结构,被广泛应用于社交网络、互联网和物联网等领域。

而网络中的同步问题一直是研究的热点之一,因为同步可以提高网络的性能和稳定性。

复杂网络的自适应同步是一种能够自动适应网络结构变化的同步方法。

它能够在网络节点之间实现相互协调的运动,使得网络在不同环境下仍能保持同步状态。

自适应同步的实现依赖于节点之间的相互作用和信息交流。

节点通过相互作用来感知和适应网络的变化,通过信息交流来传递同步状态和调整自身的行为。

自适应同步在很多实际应用中都具有重要意义。

例如,在社交网络中,人们的行为和决策往往会受到他人的影响。

通过自适应同步,可以模拟人们在社交网络中的行为变化,并预测和干预社交网络的演化。

在互联网中,网络节点的负载和流量分布不均匀,通过自适应同步可以实现网络的负载均衡和流量优化,提高网络的性能和效率。

在物联网中,大量的设备和传感器需要进行协同工作,通过自适应同步可以实现设备之间的协调和优化,提高物联网的智能化水平。

自适应同步的实现依赖于一些基本的同步机制,如相位同步和频率同步。

相位同步是指网络节点之间的相位差保持稳定,频率同步是指网络节点之间的频率差保持稳定。

这些同步机制在网络中的节点之间相互作用和信息交流的过程中起到了重要的作用,使得网络能够自适应地响应外部环境的变化。

总之,复杂网络的自适应同步是一种能够自动适应网络结构变化的同步方法,具有广泛的应用前景。

通过自适应同步,可以提高网络的性能和稳定性,实现社交网络、互联网和物联网等领域的智能化和优化。

随着信息科技的不断发展,相信自适应同步在未来会得到更加广泛的应用和研究。

复杂网络中的同步与控制技术研究

复杂网络中的同步与控制技术研究

客户logo项目编号:项目名称:文档编号:版本号:M集团ERP项目关键用户培训总结报告M集团有限责任公司Y软件有限公司项目负责人项目负责人签字日期:签字日期:文档控制更改记录审阅人目录1 培训总体说明 (3)2 考核总体说明 (3)3 培训评定意见 (4)附:《培训考勤记录表》..........................................................................错误!未定义书签。

1培训总体说明1) 本次培训的目的本次培训的目的是通过培训,使关键用户能够熟悉软件公司实施方法论和ERP理念;熟悉相关业务的管理理论;掌握ERP标准产品功能和基本操作;为后续的需求调研和方案讨论做好充足的知识准备。

2) 本次培训的时间和地点培训时间:按实际时间描述培训地点:按实际培训地点描述3) 本次培训的对象涉及到(系统涉及部分,如资金管理等)等业务的(系统所涉及的参加培训人员分类描述)。

应该参加的人数35人,实际参加的人数42人,详见《培训考勤记录表》。

4) 培训内容5) 授课老师ERP系统:培训讲师,职务6) 辅导顾问人员姓名,职务2考核总体说明1) 试题说明题型为上机测试,即根据试题中的业务描述在系统中实际操作。

考试时间见《课程安排》。

2) 考试人员应到35人,实到35人,缺考0人。

3) 考试形式开卷考,辅导顾问可给与提示,但不得代为操作。

4) 考核结果(1)对各参考人员的操作数据进行判断,业务数据操作过程无误,业务结果正确的为考试合格。

(2)实际参加考试的人数35人,考试合格人数35人,合格率100%。

3培训评定意见从考试的结果来看,此次培训基本达到计划要求。

系统管理员基本掌握系统设置和基本操作,关键用户基本掌握本岗位操作。

对于未参加考核人员不能评估其掌握程度,建议直属子公司关键用户对其进行考核。

复杂网络的同步与控制研究

复杂网络的同步与控制研究

复杂网络的同步与控制研究随着社交媒体和互联网等技术的快速发展,我们所处的社会变得越来越复杂,网络的结构变得越来越复杂。

不仅如此,在现代科技的进步下,许多系统也经常被建立为复杂网络,如电力网、交通网络等。

这些网络的复杂性往往导致诸多问题,如网络中信息传输的延迟问题、系统的不稳定等问题。

因此,如何对复杂网络进行同步与控制研究已成为一个关键的学术领域。

复杂网络同步现象与类型同步在自然界中无处不在。

在物理学、生物学、化学和社会学等领域中,同步现象均有发现。

例如,人的心脏跳动、蝉鸣、火焰的颤动甚至是社交媒体中人们的行为都存在同步现象。

在复杂网络研究中,网络同步现象指的是网络中的每个节点均能够迅速地跟随整个网络的运动,实现网络中各节点的信息传输和数据同步。

网络的同步大体可以分为以下几种类型:1、完全同步。

所谓完全同步是指网络中所有节点的状态向一个共同状态趋近,除状态序列相同外,这些节点的其他参数也都相同。

2、相位同步。

相位同步是指网络中所有节点的完全同步过程中,状态序列相同但是存在一个常数偏移,指的是各节点的相位差,即数据之间相差固定角度。

3、群同步。

群同步是指整个复杂网络可以分成几个子群,每个子群都实现相位同步,但是由于它们之间的没有相位一致,不构成全局相位同步。

4、异步状态。

异步状态是指网络中节点之间没有同步现象,没有周期性的振动行为,系统表现出不连续的状态。

控制复杂网络同步为了控制和实现复杂网络同步,我们需要了解复杂网络中出现不同形式的同步的原因和规律。

通常我们可以通过构建数学模型,对复杂网络中能形成同步的节点进行分析,了解节点相互作用的特征,从而进行网络调节,实现状态同步。

网络同步控制可分为分散控制和集中控制。

在分散控制方法中,每个节点的状态都是独立变化的,每个节点都不需要与其他节点进行交互。

而在集中控制方法中,网络的同步行为由中央控制器进行控制,通过对网络节点之间相互关系的控制,实现网络同步。

目前,对复杂网络的同步控制已有不少的研究成果,包括共振控制、自适应控制、反向控制、参数控制等方法。

复杂网络中的同步问题研究

复杂网络中的同步问题研究

复杂网络中的同步问题研究随着科学技术的不断发展,网络已经广泛应用于生活、科学和工业等各个领域。

在这种情况下,网络研究变得越来越重要,同步问题就是网络研究中的热点之一。

网络同步的定义同步是指网络上节点的状态随时间变化而趋于一致。

网络的同步状态是这个网络的全局特征,是所有节点之间相互作用的结果。

网络同步的类型一般来说,同步分为两种类型:完全同步和不完全同步。

完全同步是指网络上所有节点的状态都相同,而不完全同步则是指网络上的一些节点的状态不完全相同。

网络同步的问题网络同步问题的研究涉及到多个方面,这里列举其中几个常见问题。

1. 怎样才能实现网络同步?实现网络同步需要许多条件。

比如,网络节点的动力系统需要设计合理,节点之间的耦合方式需要合适等。

此外,网络同步还需要选择相应的算法,比如基于分布式控制、自适应控制等算法。

2. 同步的稳定性问题同步是指节点的状态同时收敛到某一位置,但收敛到该位置是否最终稳定的水平仍存在疑虑。

这个稳定就涉及到同步的稳定性问题。

检查同步稳定性的方法包括Lyapunov函数法、Krasovskii-LaSalle定理等。

3. 同步实现的可行性问题可行性分析是同步问题的另一个重要方面。

在实际系统中,实现同步需要满足一定的条件,因此需要进行可行性分析。

4. 同步机制的选择不同的同步机制在不同场景下的效果不同。

在选择同步机制时,需要根据具体环境的需求做出选择比如分布式控制、自适应控制等。

网络同步实例网络同步的实例有很多。

以心脏同步为例。

人类心脏由许多单独的细胞组成。

这些细胞用于控制心脏的跳动。

心脏的同步是一个复杂的问题,它需要大量的生理学方面的知识。

通过学习心脏同步的机制,改善心脏同步的质量,可以帮助人类保持健康和延长寿命。

联想到灯泡的同步,我们可以考虑一个灯泡网络。

在这个网络中,每个灯泡的状态随机变化。

我们希望灯泡网络中的状态趋于同步。

我们尝试使用分布式控制算法来控制这些灯泡的行为。

这个算法可以根据给定的同步条件让每个节点都尽可能接近同步状态,最终实现灯泡网络的同步。

复杂网络中的同步

复杂网络中的同步


Collective synchronization was first studied mathematically by Wiener, who recognized its ubiquity in the natural world, and who speculated that it was involved in the generation of alpha rhythms in the brain. Unfortunately, Wiener’s mathematical approach based on Fourier integrals has turned out to be a dead end.
SJTU
2. Exploring the Onset of Synchronization

An ongoing tale full of twists and turns. Earlier works raised more questions than they answered.

SJTU
Norbert Wiener
SJTU
Harmful Synchronization in Internet
TCP window increase/decrease cycles Synchronization occurs when separate TCP connections share a common bottleneck router Synchronization to an external clock Two processes can become synchronized simply if they are both synchronized to the same external clock Client-server models Multiple clients can become synchronized as they wait for services from a busy (or recovering) server Periodic routing messages Periodic routing messages from different routers can become synchronized

复杂网络自适应同步的实现

复杂网络自适应同步的实现

复杂网络自适应同步的实现随着现代社会信息交流的日益频繁与加速,复杂网络的应用场景也变得越来越广泛,其中同步是网络通信中的一个重要问题。

自适应同步是指在不同的环境下,网络节点能够自主地调节其内在的关联机制,以达到同步状态的一种同步方式,其应用也日益广泛。

下面本文将从自适应同步的定义、实现方法和应用方向三个方面进行介绍。

一、自适应同步的定义自适应同步是指网络中的各个节点在相互作用的基础上,通过调整自身的动力学演化规则和同步策略,实现最终的整体同步。

与传统的同步方式不同,自适应同步需要节点在不断的交流和反馈中,进行自身属性的动态调整,以适应不同环境下的同步需求。

自适应同步的机理主要包括三个方面:网络的自适应、节点的自适应和同步机理的自适应。

网络的自适应是指网络结构的变化,例如节点加入和退出、拓扑结构的动态演变等。

节点的自适应是指节点动力学演化规则和参数的变化,例如节点动力学变化、控制参数的调整等。

同步机理的自适应是指在不同的同步场景下,对同步算法进行动态调整,以应对不同的网络变化和同步目标。

二、自适应同步的实现方法从实现方法的角度来看,自适应同步有多种实现方式,下面我们就介绍一下几种常见的方法。

1. 基于控制理论的方法基于控制理论的方法是将同步问题转化为控制问题,并利用控制理论来设计节点间的同步控制器。

在这种方法中,同步算法通常是基于反馈控制的思想,通过测量节点间的差异信号,实现同步误差的控制。

2. 基于自组织的方法基于自组织的方法是一种基于群体智能和自发行为的同步方式。

该方法通常采用自发同步的技术,使网络节点自发地寻找同步状态,并不断地自我组织、适应和演化,以达到全局同步。

3. 基于神经网络的方法基于神经网络的方法是一种结合神经网络与同步控制的方法,并将网络中的同步问题转化为神经网络的权值调整问题。

在这种方法中,神经网络可以学习网络中的同步模式,并通过权值的动态调整来实现节点之间的相互协调。

三、自适应同步的应用方向自适应同步作为一种新颖、灵活、高效的同步方式,已经得到了广泛的应用。

复杂网络中的同步现象研究

复杂网络中的同步现象研究

复杂网络中的同步现象研究引言随着科学技术的不断进步以及信息技术的快速发展,复杂网络的研究成为了一个热门课题。

而同步现象作为复杂网络中普遍存在的一种现象,也成为了复杂网络研究中的热点之一。

本文将深入探究复杂网络中的同步现象,并对其进行详细分析和研究。

第一章复杂网络的概述复杂网络是指由大量节点(个体)以及它们之间的连接所组成的网络。

在现实中,各种各样的现象都可以被描述为复杂网络,如社交网络、生物网络、金融网络以及物理网络等。

复杂网络的研究可以帮助我们更好地理解和解决各种实际问题。

复杂网络中的节点可以是任何事物或者人,在网络中以某种方式相互连接,这种连接又被称为边。

边的连接方式不仅仅指物理上的连接,也可以是电子邮件、电话等方式的联系。

复杂网络的拓扑结构可以是任意形状,如星型、环型、网格型等。

复杂网络的研究领域包括拓扑结构、动力学系统、同步现象、控制等方面。

其中,同步现象是复杂网络中一种广泛存在的现象,对其进行深入研究可以进一步加深我们对复杂网络的认识。

第二章同步现象的概述同步现象是指在复杂网络中,存在一些节点之间的状态能够同步变化的现象。

这些节点之间的状态是指节点的状态变化可以是物理变量、数字信号等。

同步现象存在在各种领域中,如物理学、力学、生物学、社会学等。

同步现象的产生需要满足一定的条件,其中最基本的条件是复杂网络中节点之间存在一定的耦合。

这种耦合可以是对节点状态的作用,也可以是彼此之间的相互影响。

同步现象可以分为完全同步和部分同步。

完全同步是指复杂网络中所有节点的状态都可以同步变化;而部分同步则是指只有一部分节点之间的状态能够同步变化。

第三章同步现象的实现机制同步现象的实现机制涉及到如何构造网络拓扑结构、耦合方式和耦合强度等因素。

在实际应用中,这些因素会对同步现象的形成产生重要影响。

构造网络拓扑结构是同步现象的实现的前提条件,不同的拓扑结构可以带来不同的同步现象。

例如,环形拓扑结构对于完全同步和循环同步的形成有着重要作用。

第四讲复杂网络的同步

第四讲复杂网络的同步

三、复杂网络的完全同步判据
1.数学描述
首先介绍一般连续时间耦合网络的完全同步问题。 设连续时间耗散耦合动态网络中有N 个相同的节点, 其中第i 个节点的状态变量为: • 单个节点满足的状态方程是:x f ( x) i x • 多个节点的耦合动态网络中, i的状态方程是: N (1) x f ( x ) c a H ( x )
由上述对小世界网络和无标度网络的分析可以看到小世界网络在最近邻耦合网络的基础上通过小世界操作使得网络的平均路径长度减小同时也增加了网络节点的度分布的非均匀性以及最大的度从而同步化能力有了显著提高
复杂网络的同步
许秀竹 2010-12-11
一、同步现象举例
1665年,物理学家惠更斯 发现:并排挂在墙上的两个 钟摆不管从什么不同的初始 位臵出发,经过一段时间以后会出现同步摆动的现象。 1680年,荷兰旅行家肯普弗在 泰国旅行时观察到了一个奇特的 现象:停在同一棵树上的萤火虫 有时候同时闪光又同时不闪光, 很有规律而且在时间上很准确。 这两个例子表现的就是现实 世界中的同步现象。
j 1 K 2
在一般情况下,对于任意K,当网络规模 N 时, NC ,2 单调上升趋于零,意味着当网络规模很大时,最近邻 耦合网络很难或无法达到同步
②全局耦合网络
全局耦合网络对应的耦合矩阵为: 1 1 N 1 1 N 1 1 AGC 1 N 1 1
ห้องสมุดไป่ตู้
2 那么类型Ⅰ网络的同步流形是渐进稳定的。因此,类型 Ⅰ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 A 的第二大特征值2 来刻画:2 值越小,其同步化 能力越强。
0
1
c
2)类型Ⅱ网络 对应的同步化网络区域 S2 ( 2 , 1 ) ,其中 2 1 0 。若网络耦合强度和耦合矩阵的特征 值满足cN > 2 和 c2 1 ,即满足同步判据条件Ⅱ:

陈娟:复杂网络的脉冲广义同步

陈娟:复杂网络的脉冲广义同步

复杂网络的脉冲广义同步陈娟陆君安(武汉大学数学与统计学院,武汉430072)内容提要•背景介绍•非恒同混沌系统的全状态广义同步•复杂网络的脉冲广义同步•总结★背景介绍完全同步----两个耦合系统的动力学相同 广义同步----两个耦合系统的动力学通常不一样,存在某种函数关系 广义同步在保密通信中的应用有较高的抗破译强度(Kocarev L, Parlitz U.: P.R.L.1995)实际中很难做到两个系统的动力学完全相同全状态广义同步Grosu 等研究了在参数失配的情况下,设计OPCL 耦合策略实现混沌系统的反同步任一混沌系统参数失配时记为()x F x = ()()yF y F y =+∆ ------------驱动系统()(,)xF x D x y α=+ ------------响应系统(,)()[()]()D x y yF y H JF y x y ααααα=-+-- x=αy 线性的()x f x = ()yAy Bg y u =++ ()()(())(())()u D x f x y x Bg x A x φεφφφ=⋅-------------------驱动系统---------响应系统为实现设计如下控制器lim||y(t)-(x(t))||=0t φ→∞该设计能够实现不同维混沌系统之间的广义同步,但形式比较复杂我们的工作考虑以下两个不同的系统()x f x u =+ ()y g y = 其中x=[x 1,x 2,…,x n ]T ,y=[y 1,y 2,…,y n ]T ∈R n , f(x)满足Lipschitz 条件,即存在M>0,使得对于任意x,y ∈R n ,有||f(x)-f(y)||≤M||x -y||(1)(2)定理给定可微的向量函数h(y(t))=[ h 1(y(t)),h 2(y(t)),…,h n (y(t))]T ,f 满足Lipschitz 条件.如果取向量控制器u(t)=其中e(t)=[x 1-h 1(y(t)),x 2-h 2(y(t)),…,x n -h n (y(t))]T ,K=diag{k 1,k 2,…,k n },k i 满足,p i (i=1,2,…,n )为正的常数, 则上述两混沌系统全状态广义同步(FSGS),即对于任意初始条件,(1)和(2)的解x(t), y(t) ,有(())((()))dh y t f h y t Ke dt--2i i i k p e = lim ()(())0t x t h y t →∞-=两个简单的例子1Chua 电路与Lorenz 系统的广义同步2 Rössler 系统与Liu 系统的广义同步012345678910x 1-(y 1+2)012345678910x 2-s i n (y 2)012345678910t/s x 3-c o s (y 3)取h(y(t))=[y 1+2,sin(y 2) ,cos(y 3)]T 012345678910x 1-2y 1012345678910x 2-(y 2)2012345678910t/s x 3-s i n (y 3)取h(y(t))=[2y 1, , exp(y 3)]T 22y小结提出一种非恒同混沌系统的全状态广义同步(FSGS)问题给出了实现全状态广义同步的统一的控制器形式设计的控制器适用范围大,结构简单,并且是自适应的.二、复杂网络的脉冲广义同步()()i i ij i j j xF x a x x ε=--∑ 考虑下面的复杂动力网络i=1,2,…,N构造相对应的辅助系统i=1,2,…,N()()i i ij i j j xF x a x x ε'''=--∑ 对任意初始值x i (0)≠x ′i (0),都有| x i (t)-x ׳i (t)|→0 (t →∞),则x i 与x j (j=1,2,…,N)广义同步BA无标度网络m0=m=4可以发现广义同步是从度最大的节点开始复杂网络的脉冲控制模型(())()()()00i i x f x t a x x i i ij i j j x B x t i k i k x t x i ε=--∑⎧⎪⎪∆=⎨⎪+⎪=⎩ (2)t ≠t k t=t k k=1,2,…若i 与j 相连,则a ij =1;若i 与j 不相连,则a ij =0; 若i=j,则a ij =0(())()()()00i i x f x t a x x i i ij i j j x B x t i k i k x t x i ε'''=--∑⎧⎪⎪''∆=⎨⎪+⎪''=⎩ t ≠t k t=t k k=1,2,…(1)相对应的辅助系统:x i 与x ׳i 完全同步=> x i 与x j (j=1,2,…,N)广义同步可定义误差变量为e i (t)=x i (t)-x ׳i (t)从而导出下面的误差系统(())(())()()()()i i i i i i i i k n k i k e f x t f x t d e t e t I B e t ε+'=--⎧⎪⎨=+⎪⎩ k=1,2,…i=1,2,…,N 只要lim ||()||0i t e t →∞=, 就可以实现x i 与x j 之间的广义同步定理:记max ()()T k n kn k I B I B λλ=++max()i i i L d ηε=-f i 满足Lipschitz 条件,其Lipschitz 常数为L i , d i 为节点i 的度若存在ξ, ξ>1,s.t.1ln()()0k k k t t ξλη-+-≤k=1,2,…则脉冲控制的网络(1)广义同步实际例子考虑100个节点的统一混沌系统,网络中的节点动力学函数为f i (x i )=((25+αi )(x i2-x i1),(28-35αi )x i1-x i1x i3+(29αi -1)x i2, x i1x i2-((8+αi )/3)x i3)T , αi 在[0,1]内变化选择B k =B=δ·I 3, τk =τ经过计算可以得到下面的稳定域-1.5-1.4-1.3-1.2-1.1-1-0.9-0.8-0.7-0.6-0.5-0.0500.050.10.150.20.250.3δτ/s ξ=12ξ=8ξ=4图中给出了不同的ξ值所对应的稳定域,其中曲线下方的区域为稳定域.可以看出:对于给定的常数ξ>1,δ越接近-1,达到同步所允许的脉冲时间间隔τ越大.这里,E(t)=<|x(t)-<x(t)>|>小世界网络t/s E (t )t/s E (t )P=0.25P=0.5t/s E (t )P=0.751. 从这三副图可以看出,改变加边概率p 对网络的广义同步影响不大无标度网络(BA 模型)00.050.10.150.20.250.30.350.40.450.5t/s E (t ) 2. 比较小世界网络与无标度网络,可以发现在同样情况下,无标度网络比小世界网络更难广义同步m 0=m=2,N=100t/s E (t )P=0.5,小世界网络3. αi 在[0,0.1]均匀的变化,与前面的小世界网络(αi 在[0, 1]内变化)相比可以发现,节点动力学相差越大越不容易同步t/s E (t )m 0=m=2 无标度网络4. αi 在[0,0.1]均匀的变化,与前面的无标度网络(αi 在[0, 1]内变化)相比可以发现,节点动力学相差越大越不容易同步比较各种网络达到E(t)所需的平均时间(αi 在[0, 0.1]内变化)网络模型NW 小世界网络BA 无标度网络m0=m=20.0010.12320.12190.12250.22510.00010.16500.16550.16640.3052平均时间(s)E(t)p=0.25p=0.5p=0.75网络达到E(t)所需的平均时间(αi 在[0, 1]内变化)网络模型NW 小世界网络p=0.5BA 无标度网络m0=m=20.0010.14220.34920.00010.19750.4705平均时间(s)E(t)总结:1 、研究了复杂网络脉冲控制的广义同步,推导出了实现网络广义同步的条件。

复杂网络中的同步现象研究

复杂网络中的同步现象研究

复杂网络中的同步现象研究复杂网络是由大量的节点相互连接而成的网络结构,在现代社会的各个领域都有广泛的应用。

同步是网络中最基本的现象之一,它指的是网络中各个节点通过交换信息而达到同步的状态。

同步现象的研究对于认识复杂网络的运行机制以及应用具有重要意义。

一、同步现象的定义和分类同步现象在物理学、化学、生物学、生态学、社会学等多个领域都有应用。

同步现象可以分为三种类型:1.相位同步:网络中各节点的运动状态相互协调,如呼吸同步、心跳同步等。

2.振幅同步:网络中各节点的运动幅度相互一致,如音乐节奏的同步、交通拥堵的同步等。

3.多稳态同步:网络中出现多个稳定状态,且节点间相互同步,如交通流的相位同步。

二、同步现象的研究方法同步现象的研究方法包括实验室实验、数学建模以及计算机模拟等多种手段。

其中,计算机模拟是最常用的方法之一,其优势在于可以模拟复杂网络中大量的节点和复杂的连接方式,从而更好地研究同步现象的产生机制。

三、复杂网络同步现象的研究进展复杂网络同步现象的研究可以追溯到上世纪九十年代初期,当时的研究主要集中在小世界网络和无标度网络上。

近年来,在计算机模拟和实验研究的基础上,同步现象的研究取得了长足的进展。

1.同步现象的产生机制:目前认为,同步现象的产生机制与网络的拓扑结构、节点之间的相互作用以及外界环境等多个因素有关。

2.同步现象的控制:为了实现网络中的同步现象,需要运用一些控制方法。

目前已经研究出了一些有效的同步控制算法,如基于耦合强度和拓扑结构的同步控制方法。

3.同步现象在实际应用中的作用:同步现象在通信、传感器网络、交通控制、金融等领域的应用已经成为热点研究之一。

利用同步现象,可以实现信息传输、控制系统、优化调度等功能。

四、同步现象的未来展望未来复杂网络同步现象的研究,还需从以下几个方面加以探讨:1.多层次同步:随着网络复杂性的不断提高,网络同步现象的研究也呈现多层次化的趋势。

2.结构稳定性:网络的结构对于同步现象的影响至关重要,今后需要探究不同拓扑结构下同步现象的稳定性特征。

复杂网络中的同步与控制研究

复杂网络中的同步与控制研究

复杂网络中的同步与控制研究随着信息时代的发展,复杂网络在各个领域得到了广泛的应用与研究。

复杂网络由大量节点相互联系而组成,具有高度复杂的结构和丰富的动力学行为。

在这样的网络中,同步是一个重要的现象,而控制同步是研究的重点之一。

1. 同步的定义与分类同步是指网络中的节点在一定条件下同时变化或发生相似的变化。

根据节点间的同步方式,可以将同步分为完全同步和部分同步。

完全同步是指网络中的所有节点都达到相同的状态,而部分同步则指网络中的节点在某种意义上相似,但并非完全相同。

2. 物理模型中的同步研究复杂网络的同步研究最早源自物理学领域,其中最经典的研究是针对具有局域耦合的振荡子网络,如Kuramoto模型。

该模型认为每个振荡子在与其他振荡子的相互作用下逐渐调整自身的频率,并最终实现网络的同步。

3. 生物网络中的同步研究生物网络是自然界中常见的复杂网络,研究生物网络的同步有助于揭示生物系统的运作原理。

在神经系统中,脑区之间的同步与节律性活动密切相关,而心脏中存在的心房与心室的同步现象则与正常的心脏功能息息相关。

4. 社会网络中的同步研究社会网络是由人与人之间的相互关系构成的网络,研究社会网络中的同步可以揭示个体之间的互动行为规律。

社交媒体平台上的信息传播与热点话题的迅速扩散,以及团队合作中的意见统一等现象,都需要社会网络中的同步来支撑与解释。

5. 控制同步的方法为了实现对复杂网络中的同步和控制的研究,研究者们提出了多种方法与策略。

常见的控制方法包括传统的反馈控制、开环控制以及最优控制等。

此外,还出现了一些新的控制理论与技术,如基于复杂网络的控制方法、基于自适应技术的控制方法等。

综上所述,复杂网络中的同步与控制研究是一个多学科交叉的研究领域,涉及物理学、生物学、社会学等多个学科。

随着技术的发展,对于控制复杂网络同步的研究将会有更加广阔的应用前景,对于揭示网络的行为规律也将起到重要的作用。

几类复杂网络的同步及一致性研究

几类复杂网络的同步及一致性研究

二、复杂网络同步控制
复杂网络的同步控制是另一个重要的研究方向。同步是指多个个体在一定的耦 合条件下,它们的动态行为能够达到完全一致的状态。在复杂网络中,同步现 象普遍存在,如神经网络的同步放电、电力网络的同步振荡等。
对于复杂网络的同步控制,研究者们提出了多种方法。其中,基于Lyapunov 函数的方法是最常用的方法之一。该方法通过构造一个合适的Lyapunov函数, 并利用其对时间的导数来衡量系统的同步状态。此外,基于图论的方法、基于 优化理论的方法等也被广泛应用于复杂网络同步控制的研究。
3、社交网络
社交网络是指由人与人之间的社交关系构成的复杂网络。这类网络的同步和一 致性研究需要考虑个体行为和群体行为对网络整体的影响。社交网络的优点是 具有较强的社会性和人类行为特点,但同时也可能因为个体行为的多样性导致 系统难以预测。
4、时间序列网络
Байду номын сангаас
时间序列网络是指由时间序列数据构建的网络。这类网络的同步和一致性研究 需要借助数据分析和复杂网络理论,识别网络中的时序数据和拓扑结构。时间 序列网络的优点是具有较强的时序性和动态性,但同时也可能因为数据质量和 分析方法的选择对结果产生影响。
第一部分:复杂网络同步及一致 性原理
同步是指网络中所有节点在时间上达到一致的状态,即节点状态随时间变化的 过程相互重合。一致性则是指网络中所有节点最终达到相同的状态,但不一定 要求时间上的一致性。复杂网络同步和一致性的研究主要涉及网络拓扑结构、 节点动力学和耦合函数等方面。根据网络拓扑结构和节点动力学特点,可以将 复杂网络同步和一致性分为线性一致性和非线性一致性。
我们的研究将为复杂多智能体网络的同步一致性提供一种新的控制方法。我们 相信,通过我们的研究,人们将更好地理解多智能体网络的动态行为,从而为 未来的研究和应用提供有价值的参考。

复杂网络中的同步现象分析

复杂网络中的同步现象分析

复杂网络中的同步现象分析随着互联网、社交媒体以及各种通讯技术的普及,人们的社交网络越来越复杂,社会系统也变得越来越复杂。

在这些复杂系统中,同步现象成为了一个重要的研究问题。

同步指的是两个或以上的系统在某些方面各自变化,但是它们之间存在着某种协调关系,使得它们的变化趋于一致。

同步问题的研究不仅有助于理解自然界和社会系统的行为,也有助于设计更加高效的通讯协议和控制系统。

复杂网络中的同步现象研究已经成为了一个热门的领域。

复杂网络是指由节点和连接构成的网络,其中节点可以表示人、城市、电子器件等等,连接可以表示人与人之间的关系、城市之间的联系或者电路中的导线等等。

复杂网络中的同步现象可以分为两种:一种是在网络中所有节点之间存在同步现象,这被称为全局同步;另一种是在网络中的子集节点之间存在同步现象,这被称为局部同步。

全局同步是比较容易实现的,但是局部同步却是非常有挑战性的。

为了更好地理解复杂网络中同步现象的本质,我们可以把网络看成一个系统,每个节点看成系统中的一个元件。

每个节点会受到自身的状态和邻居节点的状态的影响,它的状态变化会通过连接传递给它的邻居节点。

因此,节点之间的同步取决于节点之间的耦合强度和节点的动力学特征。

如果节点之间的耦合强度很弱,那么同步现象很难实现;反之,如果耦合强度太强,网络的行为会变得混乱,同步也很难实现。

在研究复杂网络中同步现象的过程中,我们通常会使用数学模型来进行分析。

最常见的数学模型是基于耦合映射的模型。

耦合映射指的是一个映射函数,它描述了节点之间的相互作用。

这个映射函数一般是非线性的,因为在复杂网络中节点之间的相互影响往往是非线性的。

我们可以用一些指标来衡量同步现象的强度,例如相位差、MSE等等。

这些指标可以帮助我们更加精确地描述网络的行为。

除了基于耦合映射的模型外,还有很多其他的模型可以用来研究复杂网络中的同步现象。

例如,基于阻抗的模型、基于时滞的模型等等。

这些模型各有优缺点,在实际应用中需要选择合适的模型来进行分析。

复杂动力网络的数学模型与同步准则

复杂动力网络的数学模型与同步准则

2004年4月系统工程理论与实践第4期 文章编号:100026788(2004)0420017206复杂动力网络的数学模型与同步准则吕金虎(中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所,北京100080)摘要: 许多自然和人造的网络都属于复杂网络,它们具有复杂的招朴结构和大量的节点Λ人们提出了许多数学模型来描述各种各样的复杂网络,探讨复杂网络的动力和集群行为Λ简要地回顾几个典型的复杂动力网络模型.基于提出的时变复杂动力网络模型,给出了几个基本的网络同步准则.最后给出了一个简单的例子加以说明.关键词: 复杂网络;模型;同步中图分类号: O 261 文献标识码: A M athem atical M odels and Synch ron izati on C riteri on sof Com p lex D ynam ical N etw o rk sL UJ in 2hu (In stitu te of System s Science ,A cadem y of M athem atics and System s Science ,Ch inese A cadem y of Sciences ,Beijing 100080,Ch ina )Abstract : M any natu ral and m an 2m ade netw o rk s are comp lex netw o rk s ,w h ich have comp lex topo logi 2cal structu res and m any nodes.R ecen tly ,vari ou s m athem atical models are p roduced fo r characterizing these coup lex netw o rk s and exp lo ring the dynam ical and co llective behavi o rs of comp lex netw o rk s.T h is paper si m p ly review s several typ icalm athem aticalmodels fo r comp lex dynam ical netw o rk s.Several syn 2ch ron izati on criteria are also in troduced .F inally ,an examp le p resen ted fo r verificati on .Key words : comp lex netw o rk s ;models ;synch ron izati on收稿日期:2003204226资助项目:国家自然科学基金(60304017) 作者简介:吕金虎(1974-),男,湖北枝江人,博士后,研究方向:复杂网络,复杂系统的控制,混沌控制与同步1 引言近年来,复杂网络引起了许多相关领域研究人员的关注[1-19].所谓复杂网络就是具有复杂拓扑结构和动力行为的大规模网络,它是由大量的节点通过边的相互连接而构成的图.例如,英特网,万维网,超文本传输协议,食物链网络,生物网络,脱氧脱糖核酸,无线通讯网络,高速公路网,航空线路网,电力网络,细胞神经网络,超大规模集成电路,人体细胞代谢网络,流行病传播网络等都是复杂网络.复杂网络的节点可以是任意具有特定动力和信息内涵的系统的基本单位,而边则表示这些基本单位之间的关系或联系.由于我们生活中存在着大量的复杂网络,这促使我们去研究这些复杂网络的行为[1-2].网络化是今后若干年许多研究领域发展的一个主流方向,因此复杂网络的研究显得愈来愈重要.当前,我们正在建立各种各样复杂网络,如能源供应网络,交通网,信息网,金融网等,这些网络与我们的日常生活密切相关.这就需要我们深入研究和更深刻的理解这些复杂网络的拓扑结构,运行机制,动力行为,同步能力,抗干扰能力等,以便更好的设计和管理这些实际的复杂网络.研究复杂网络,对于防备黑客攻击、防治流行病(SA R S ,H 5N 1)和开发新药等,都具有十分重要的意义.具有不同拓扑结构的复杂网络可以分类为规则网络[1],随机网络[1],小世界网络[8],无尺度网络[4],演化网络等[1](见图1-4).规则网络是指我们常见的具有规则拓扑结构的网络,如完全连结图,星状网络,邻近节点连接图等.关于规则网络的研究,已经建立了比较完善的理论框架[11].随机网络是由一些节点通过随机布置的连结而组成的复杂网络,如美国的高速公路网.随机网络的节点连结的分布为钟形曲线分布.小世界网络是一类特殊的复杂网络,它具有大的串系数和小的平均最段距离.无尺度网络是节点与节点之间的连结分布遵循幂次定律的网络,如美国航空网.无尺度网络的大部分节点只有少数连结,而少数节点则拥有大量的连结.演化网络是一类更复杂的网络,它的倾向性选择概率是非线性的,它存在边的增加和减少,内部节点之间存在着竞争,它的增长性受到节点老化等多中因素的限制.同步是一类非常基本的非线性现象,复杂网络展示各种网络同步现象.本文第二节首先简要介绍复杂网络的几种典型的数学模型:ER 随机图模型,小世界网络W S 模型,无尺度网络BA 模型,局部演化网络L C 模型,广义时变复杂网络模型等.第三节给出了几个网络同步的准则.特别的,我们证明了一个广义时变复杂动力网络的同步完全由该网络的内部耦合矩阵和耦合框架矩阵的特征根及其对应的特征向量所决定.第四节给出了一个简单的例子.最后,第五节简要的总结了全文.图1 规则图图2 随机图图3 小世界网络图4 无尺度网络2 数学模型2.1 ER 随机图模型1960年,E rd o ¨s 和R e ′nyi 提出了ER 随机图模型:考虑N 个节点,每个节点之间以概率p 相连结.ER 随机图的主要特点是:连结数分布为钟形曲线分布且峰值取平均值;每个节点有大致相同数目的连结数[1].81系统工程理论与实践2004年4月2.2 小世界网络模型1998年,W atts 和Strogatz 提出了单参数的小世界网络模型[8].这个网络模型介于规则网络和随机图之间,并在它们之间架起了桥梁.原始的W S 模型描述如下:1)初始化:考虑一个具有N 节点的邻近节点耦合的环状网络,其中每个节点i 连结到它的K 邻近的节点i ±1,i ±2,…,i ±K 2,这里K 是一个偶整数.(假定N µK µln (N )µ 1.这样保证整个网络是相互连结的,但又是稀疏的.)2)随机化:以概率p 随机的改写网络的每一条边.即以概率p 将一条现成的边重新连结到另一个顶点上.同时避免将自己连结到自己或者与已有的边相重合的情形.(这个过程引入了pN K 2条边,它们连接到新的节点上.这些重新连结的边通常称为捷径.当调节参数p 从0(有序)到1(随机)时,我们可以密切监视整个变换过程.)小世界网络的主要特点:连结数分布为指数分布且峰值取平均值;每个节点有大致相同数目的连结数.小世界网络介于规则网络和随机网络之间,它实现了从规则到完全随机之间的连续演变.最近,N ew 2m an 和W atts 改进了原始的W S 模型.在NW 模型里,代替改写节点之间的连结,随机的增加一些新的边,即所谓的捷径,且不移走已经存在的边.显然,若p =0,则NW 模型变成原始的邻近节点耦合的环状网络;若p =1,则NW 模型变成全局耦合的网络.然而,对于充分小的概率p 和足够大的N ,NW 模型等价于W S 模型.随着节点数的增加,W S 和NW 模型展示了从“大世界”(平均路径长度线性增长)到“小世界”(平均路径长度对数增长)的变换.小世界网络在现实生活中有明确的背景.我们考虑人际关系所组成的社会网络,每个人与生活在他周围的人相互认识是很自然的事,这就像一个正则图,而的确存在一些机会有人与住得很远的人相互认识,这正是W S 模型所描述的.2.3 无尺度网络模型1999年,B arab a ′si 和A lbert 提出了一个无尺度网络模型[4],它通过增加新的节点而实现连续增长,同时这些新的节点总是倾向于选择连结已经具有大量连结的节点.BA 模型的具体描述如下:1)增长性:考虑开始有小数目m 0个节点,在每一个时间步增加一个新的节点,同时这个新节点连结到网络中m (Φm 0)个已经存在的节点上.2)倾向性选择:一个新的节点选择连结节点是有偏好的.即它选择某个节点i 的概率p i 正比于这个节点i 的度,也就是说p i =k i 6jk j .(经过t 个时间步以后,这个网络具有N =t +m 0个节点和m t 边.根据增长性和倾向性选择,网络将最终演化成一个标尺不变的状态:网络的度数分布不随着时间t 而改变.即连结一个具有k 条边的节点的概率正比于幂次项k -3.)无尺度网络的主要特点:连结数分布为幂指数的形式;极少数节点有大量的连结,而大多数节点只有很少的连结.这些具有大量连结的节点称为“集散节点”.它们所拥有的连结可能高达数百,数千甚至数百万.在无尺度网络中,有些集散节点甚至具有数不清的连结,而且不存在代表性的节点.同时,无尺度网络具有某些重要特性.如它们都可以承受意外的故障,但面对协同式的攻击却很脆弱.对这些特性的理解,可能导致许多领域出现新的应用.如计算机专家可能据此设计出更有效的策略,保护因特网免受计算机病毒的侵害.2.4 局部演化网络模型演化网络的主要特点是:倾向性连结概率是非线性的;网络是加速增长的;存在着内部边的移走或改写;网络的增长性与衰减性并存;网络内部存在的竞争等.我们注意到BA 模型计算了每个节点的全局倾向性选择概率,即利用整个网络的平均度数.然而,在一些实际世界的复杂网络中,网络中的每个结点仅仅具有局部的连结性,因此仅利用了整个网络的局部信息.2003年,L i 和Chen 提出了一个简单的局部演化91第4期复杂动力网络的数学模型与同步准则网络模型[12],这个模型具体描述如下:1)考虑开始有小数目m 0个节点和小数目e 0条边.2)从已存在的网络中随机的选择M 个节点,作为新节点的“局部世界”.3)增加一个新的节点和它的m 条边,其中这m 条边与步骤2)的局部世界的节点相连结.这个新节点选择连结节点是有偏好的.即它选择某个节点k i 的概率P L ocal (k i )正比于这个节点k i 的度,也就是说对于每个时间步t 有P L ocal (k i )=P ′(i ∈L oca l -W orld )k i 6j ∈L ocal k j ,这里P ′(i ∈L oca l -W orld )=Mm 0+t ,“局部世界”是指时间步t 对新的结点感兴趣点的集合.在每个时间步t ,新增加的节点连结到m 个已经存在的节点上,这些节点从“局部世界”中选取并且具有倾向性选择.值得注意的是,这里的倾向性是局部倾向性而不是全局倾向性(这是局部演化网络模型与BA 模型的根本区别).更进一步的,从全局系统到局部世界结构的映射是可变的,这完全依赖于整个网络的实际的局部连通性.2.5 一个广义时变的复杂动力网络模型最近,汪晓帆和陈关荣提出了一个简单的一致连结的动力网络模型[9].假定复杂动力网络模型所有的边具有相同的耦合强度且内部耦合矩阵为021对角矩阵.然而,大多数实际世界的复杂网络是时变的,不同的边具有不同的耦合强度,且它们的内部耦合矩阵可能不是一个对角阵.为了更好的刻画这种实际世界的复杂网络,我们引入了一个广义时变的复杂动力网络模型[13-19].具体如下:x αi (t )=f (x i (t ))+6Nj =1c ij (t )A (t )x j (t ), i =1,2,…,N ,(1)这里x i (t )=(x i 1(t ),x i 2(t ),…,x in (t ))T ∈R n 是节点i 的状态变量,A (t )=(a ij (t ))n ×n ∈R n ×n 是时刻t 时网络的内部耦和矩阵,C (t )=(c ij (t ))N ×N 是时刻t 时网络的耦和框架矩阵.这里c ij (t )的定义如下:若t 时刻从节点i 到节点j (j ≠i )之间存在着连结,则t 时刻的耦合强度c ij (t )≠0;否则,t 时刻的耦合强度c ij (t )=0(j ≠i ).耦合框架矩阵C (t )的对角元素定义为:c ii (t )=-6Nj =1j ≠ic ij (t ), i =1,2,…,N . 显然,若C 是一个021的对称矩阵且A 是一个021对角矩阵,则网络(1)变成一个一致连结的动力网络模型.即一致连结的动力网络模型是广义时变的复杂动力网络模型(1)的一个特例.由于实际世界的复杂网络可能是有向网络,例如W W W ,它们的耦合框架矩阵C (t )并不是对称的,所以这里我们并没有假定矩阵C (t )的对称性和非对角元素的非负性.假定这个广义时变的复杂动力网络模型中不存在孤立的串,即C (t )是不可约的.假定网络(1)是连结的,且网络中不存在孤立子网.即,C (t )是不可约的.若矩阵A (t ),C (t )为常值矩阵,则复杂动力网络(1)变为一个时不变的复杂动力网络模型.x αi =f (x i )+6Nj =1c ij A x j , i =1,2,…,N .3 复杂动力网络的同步准则所谓复杂动力网络就是指每个节点是一个非线性动力系统,而节点之间则以复杂的拓扑关系相连结的网络.同步是一种非常普遍而重要的非线性现象.我们注意到,许多实际的复杂网络在弱耦合情况下仍然展示很强的同步倾向性.网络拓扑和单个节点的动力学性质决定整个网络的动力行为——网络同步.若这种同步是有益的,如调和振子的生成、保密通讯、语言涌现及其发展(谈话的同步)、组织管理的协调及高效运行(代理同步)等,则我们需要这种同步.若同步是有害的,如传输控制协议窗口的增加、英特网或通讯网络中的信息拥塞、英特网中两个过程的同步、周期路由信息的同步等,则我们不需要这种同步.下面,我02系统工程理论与实践2004年4月们将首先引入两个定义,然后给出几个网络同步的准则[13-19].定义1 假定x i (t ,X 0)(i =1,2,…,N )是复杂动力网络x αi =f (x i )+g i (x 1,x 2,…,x N ), i =1,2,…,N ,(4)的一个解,其中X 0=((x 01)T ,…,(x 0N )T )T ∈RnN ,f :D →R n 和g i :D ×…×D →R n (i =1,2,…,N )都是连续可微的,D ΑR n ,且满足g i (x ,x ,…,x )=0.若存在一个非空开集E ΑD ,使得对于任意x 0i ∈E (i =1,2,…,N )和t Ε0,i =1,2,…,N ,有x i (t ,X 0)∈D 且li m t →∞‖x i (t ,X 0)-s (t ,x 0)‖2=0 fo r 1Φi ΦN ,(5)其中s (t ,x 0)是系统x α=f (x )的一个解且有x 0∈D .则复杂动力网络(4)称为实现了同步且E ×…×E 被称为复杂动力网络(4)的同步区域.定义2 记系统x α=f (x )(x ∈R n )的T 2周期解的集合为#={s (t ) 0Φt <T }.若对任意Ε>0,存在∆>0,使得对于系统x α=f (x )的任意解x (t ),如果在t =0时刻它到#的距离小于∆,则对t Ε0的所有时刻它到#的距离小于Ε,则称T 2周期解s (t )是轨道稳定的.若此外x (t )到#的距离随着t →∞而趋于0,则s (t )称为是轨道渐近稳定的.更进一步的,若存在正常数Α,Β和实数h ,使得对于t Ε0,有‖x (t -h )-s (t )‖ΕΑe -Βt ,则称s (t )是一个具有渐近相的轨道渐近稳定的周期解Λ定理1 假定s (t )是节点系统x α=f (x )的一个具有渐近相的双曲轨道渐近稳定的周期解.假定耦合框架矩阵C =(c ij )N ×N 可对角化.则S (t )=(s T (t ),s T (t ),…,s T (t ))T 是网络(3)的具有渐近相的双曲轨道渐近稳定的同步周期解的充分必要条件是系统w α=[D f (s (t ))+Κk A ]w k =2,…,N(6)的零解都是渐近稳定的,这里D f (s (t ))是函数f (x )在x =s (t )的Jacob ian 矩阵.定理2 假定x =s (t )是非线性系统x α=f (x )的指数稳定的解,其中f :8→R n 是连续可微的,8={x ∈R n ‖x -s (t )‖2<r }.假定Jacob ian 矩阵D F ϖ(t ,Γλ)在区域8ϖ={Γλ∈R nN ‖Γλ‖2<r }是有界和L i p sch itz ,且关于时间t 是一致的.若存在一个有界非奇异的实矩阵5(t ),满足条件5-1(t )(C (t ))T 5(t )=diag{Κ1(t ),Κ2(t ),…,ΚN (t )}和5α-1(t )5(t )=diag{Β1(t ),Β2(t ),…,ΒN (t )}.则复杂动力网络(1)的同步解S (t )指数稳定的充分必要条件是系统w α=[D f (s (t ))+Κk (t )A (t )-Βk (t )I n ]w k =2,…,N (8)的零解都是指数稳定的,这里D f (s (t ))是函数f (x )在x =s (t )的Jacob ian 矩阵.定理3 假定函数F :8→R n (N -1)在区域8={x ∈R n (N -1) ‖x ‖2<r }是连续可微的,且对于所有的t 有F (t ,0)=0.矩阵D F (t ,x )在区域8是有界和L i p sch itz 的,且关于时间t 是一致的.若存在一个有界非奇异的实矩阵5(t ),满足条件5-1(t )(C (t ))T 5(t )=diag{Κ1(t ),Κ2(t ),…,ΚN (t )}和5α-1(t )5(t )=diag{Β1(t ),Β2(t ),…,ΒN (t )}.则复杂动力网络(1)的混沌同步态x 1(t )=x 2(t )=…=x N (t )=s (t )是指数稳定的充分必要条件是线性时变系统w α=[D f (s (t ))+Κk (t )A (t )-Βk (t )I n ]w , k =2,…,N 的零解都是指数稳定的.定理4 假定F ϖ:8ϖ→R nN 在区域8ϖ={Γλ∈R nN ‖Γλ‖2<r }是连续可微的.若存在两个对称正定矩阵P ,Q ∈R nN ×nN ,满足条件P (D F ϖ(t ,0))+(D F ϖ(t ,0))T P Φ-Q Φ-c 1I其中c 1>0,和(#(t ,y )-#(t ,S (t )))T P +P (#(t ,y )-#(t ,S (t )))Φc 2I <c 1I其中#(t ,y (t ))=diag{D f (y 1(t )),…,D f (y N (t ))},y (t )=(y T 1(t ),y T 2(t ),…,y T N (t ))T ,以及y -S (t )∈8ϖ,则复杂动力网络(1)的同步解S (t )是一致指数稳定的.注记 定理1给出了时不变网络(3)的周期轨道同步的一个充分必要条件.定理2则提出了时变网络(1)的非混沌同步的一个充分必要条件.定理3提出了时变网络(1)的一个混沌同步的充分必要条件Λ定理4最后应用L yap unov 方法给出了时变网络(1)非混沌同步的一个充分条件.这里所有的证明详见文献12第4期复杂动力网络的数学模型与同步准则[13-19].4 一个简单的例子本节,我们将给出一个简单的例子加以说明[13].考虑三个节点组成的网络,节点满足:x α1=-x 1,x α2=-2x 2,x α3=-3x 3.显然,单个节点在零解s (t )=0是指数稳定的,且它的Jacob ian 矩阵为D f (x )=diag{-1,-2,-3}.假定内部耦合矩阵为A (t )=diag{1+e -2t ,1+e -3t ,1+e -t },耦合框架矩阵为C (t )=12e 2-e -1c 11(t )c 12(t )c 13(t )c 21(t )c 22(t )c 23(t )c 31(t )c 32(t )c 33(t )其中c 11(t )=(e 2-1)th (t )+earctan (t ),c 12(t )=(1-e )th (t )-2earctan (t ),c 13(t )=(e -e 2)th (t )+e arctan (t ),c 21(t )=2(e 2-1)th (t )+e 2arctan (t ),c 22(t )=2(1-e )th (t )-2e 2arctan (t ),c 23(t )=2(e -e 2)th (t )+e 2arctan (t ),c 31(t )=3(e 2-1)th (t )+arctan (t ),c 32(t )=3(1-e )th (t )-2arctan (t ),c 33(t )=3(e -e 2)th (t )+arctan (t ),且th (t )=e t -e -t e t +e -t.显然,我们很容易验证存在一个非奇异的实矩阵5(t )=12e 2-e -13e 2-2(1-e 2)e t -e 1+sin (t )1-3e (e -1)e t 2e 1+sin (t )2e -e 2(e 2-e )e t -e 1+sin (t),满足条件5-1(t )(C (t ))T 5(t )=diag{0,-th (t ),-arctan (t )}和5α-1(t )5(t )=diag{0,-1,-co s (t )}.这样,定理2的条件都满足.因此,网络(1)的零解指数稳定的充分必要条件是线性时变系统w α=[D f (s (t ))+Κk (t )A (t )-Βk (t )I 3]w , k =2,3,(9)的零解都是指数稳定的.若k =2,我们计算得到Κ2(t )=-th (t ),Β2(t )=- 1.因此,对于任意的t Ε1,有Λ[D f (s (t ))+Κk (t )A (t )-Βk (t )I 3]=-(1+e -2t )th (t )<-th (1)<0.即当k =2时,解耦系统(9)的零解是指数稳定的.若k =3,计算得到Κ3(t )=-arctan (t ),Β3(t )=-co s (t ).完全类似的,我们可以很容易验证当k =3时,解耦系统(9)的零解是指数稳定的.因此,由定理2,网络(1)的同步解S (t )=0是指数稳定的.5 结论本文简单介绍了复杂动力网络的几个典型的数学模型.基于时不变复杂动力网络模型,我们给出了几个网络同步的充分必要条件和一个充分条件.特别的,我们证明了:一个时不变复杂动力网络的同步完全由该网络的内部耦合矩阵和网络的耦合框架矩阵的特征根决定;一个时变复杂动力网络的同步完全由该网络的内部耦合矩阵和网络的耦合框架矩阵的特征根及其对应的特征向量所决定.最后,我们给出了一个简单的三节点网络的例子加以说明.我们知道,复杂动力网络包含丰富的内涵,但我们对它的认识和了解非常有限,可以说才刚刚开始.无论如何,最近几年来,由于计算机的飞速发展和相应的基础理论的实质性的进展极大的推动了复杂动力网络的研究.今天,复杂网络已经成为我们生活的一部分,而且正在发挥愈来愈重要的作用.当前,网络的安全性等问题已经突出的摆在人们面前,这些需要我们极大的努力和热情去深入研究这些问题.参考文献:[1] A lbert R ,Baraba ′siA L .Statisticalm echan ics of comp lex netw o rk s [J ].R eview s ofM odern Physics ,2002,74:47-97.(下转第62页)[3] 王万茂.规划的本质与土地利用规划多维思考[J].中国土地科学,2002,16(1):4-6.[4] W eng W enp ing.Study on grey linear p rogramm ing[J].T he Jou rnal of Grey System,1997,9(1):41-46.[5] 曾光明,张国强,曾北危.河流水质系统的灰色规划方法和应用[J].中国环境科学,1994,14(4):289-295.[6] Zeng Guang2m ing,W an Yu2ling,J iang Y i2m in,H uang Guo2he.Grey P lann ing of R iver W ater Q uality System[J].水电能源科学,2000,18(3):65-68.[7] 林奇宁,吴得雄,杨智雄.矿区煤炭开发的灰色规划探讨[J].山东科技大学学报,2001,20(1):45-47.[8] 刘思峰,郭天榜,党耀国1灰色系统理论及其应用(第二版)[M].北京:科学出版社,19991[9] 刘思峰,党耀国1L 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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

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。

复杂网络中的同步现象研究

复杂网络中的同步现象研究

复杂网络中的同步现象研究复杂网络是由大量相互连接的节点组成的网络结构,具有复杂的拓扑结构和动态的节点行为。

同步现象是复杂网络领域中一个重要的研究课题,涉及到不同节点之间的信息传递和协同行为。

本文将对复杂网络中的同步现象进行研究,探讨其原理和应用。

一、同步现象的定义同步现象是指在复杂网络中的节点之间,存在一种相互协调的动态演化关系,使得它们的状态在时间上趋于一致。

这种一致可以表现为节点之间的状态变量相等,或者是它们之间的差异保持在一个较小的范围内。

二、同步现象的原理在复杂网络中,同步现象的产生是由节点之间的相互作用和信号传递所引起的。

节点之间通过相互连接的边进行信息传递和交换,从而实现状态的同步。

同步现象的原理可以通过以下几个方面进行解释:1. 自适应耦合复杂网络中的节点之间通过耦合函数进行相互作用。

耦合函数可以根据节点自身的状态和邻居节点的状态进行调整,从而实现节点之间的同步。

2. 时滞效应复杂网络中,节点之间的信息传递常常存在一定的时滞。

这种时滞效应可以导致节点之间的同步行为,使得节点的状态在某个时间段内趋于一致。

3. 多样性和异质性复杂网络中的节点通常具有不同的属性和行为。

这种多样性和异质性可以促进同步现象的产生,通过节点之间的相互影响和适应性耦合来实现同步。

三、同步现象的应用复杂网络中的同步现象在许多领域都具有重要的应用价值。

以下是几个同步现象应用的例子:1. 通信系统同步现象可以用于改进通信系统的性能和稳定性。

通过实现节点之间的同步,可以减小通信系统中的误码率和传输延迟,提高系统的抗干扰能力。

2. 生物学同步现象在生物学中的研究也非常重要。

生物体内很多生理过程都依赖于分子和细胞之间的同步行为,例如神经传导和心脏跳动等。

3. 社交网络社交网络中的同步现象可以帮助我们理解和预测用户之间的行为模式和信息传播。

通过研究节点之间的同步行为,可以优化社交网络中的信息传播策略和社交关系的建立。

四、同步现象的挑战与研究方向虽然同步现象在复杂网络研究中取得了许多进展,但仍然存在多方面的挑战。

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当网络节点 N 很大时,这个特征根的比NC , N NC ,2 很大,因而网络的同步化能力很差。
②全局耦合网络
全局耦合网络对应的外耦合矩阵的最小特征值和第 二大特征值均为N。因此,由前面关于类型Ⅰ网络 的描述可知,只要1 1 ,该网络就可以到达同步。
2
③星形耦合网络 星形耦合网路对应的外耦合矩阵的最小特 征值和第二大特征值之比为N 。因此,当网 络规模 N 时,此比值也趋于无穷,该网 络无法达到同步。
由以上分析,对连续时间耗散耦合的类型网络 Ⅱ动态网络(1),可以得到以下结论:
(1)对给定的耦合强度 c ,不管它有多大,当网络规 模充分大时,最近邻耦合网络和星形网络都无法达 到同步。 (2)全局耦合网络的同步化能力与网络规模无关, 只要 1 1 ,全局耦合网络就可以达到同步。
2
2.小世界网络的完全同步
然而网络的拓扑结构在决定网络动态特征方面起到很 重要的作用。例如,Wu C W的结果表明:在一定条件 下,足够强的耦合可以导致网络中节点间的同步现象。 缺点:无法解释弱耦合情况下,许多复杂网络仍出现较 强的同步现象。 各种复杂网络共有的小世界和无标度特性的发现, 使得人们开始关注网络的拓扑结构与网络同步化行为之 间的关系。
1 2 c 2 N
N 2 或者 1 2
注意:一个给定的复杂动态网络(1)属于上述三 种类型中的哪一种是由该网络的孤立节点的动力学函 f () 数 和网络的内外耦合函数 () 和 确定的。尽管 同步判据Ⅰ和Ⅱ之间的精确关系目前还不十分清楚, 但是它们并不矛盾。此外,假设网络是连通的,那么 只要网络的耦合强度充分大,类型Ⅰ网络是一定可以 实现同步的;而只有当耦合强度属于一定范围内时类 型Ⅱ网络才能实现同步,也就是说,太弱或太强个耦 合强度都会使类型Ⅱ网络无法实现同步。这里,同步 判据Ⅰ和Ⅱ的值一般可以通过数值计算来估计。
j 1 K 2
在一般情况下,对于任意K,当网络规模 N 时, NC ,2 单调上升趋于零,意味着当网络规模很大时,最近邻 耦合网络很难或无法达到同步
②全局耦合网络
全局耦合网络对应的耦合矩阵为: 1 1 N 1 1 N 1 1 AGC 1 N 1 1
y Df s c D s y

3.网络分类
根据同步化区域 S 可以把连续时间复杂动态网络 (1)分为以下几种类型: 1)类型Ⅰ网络 对应的同步化区域为S1 (, 1 ) ,其中 1 0 。 若网络耦合强度和外耦合矩阵的特征值满足 c2 1 , 即满足同步判据Ⅰ:
四、复杂动力网络的完全同步
1、规则网络的完全同步
1)类型Ⅰ网络
类型Ⅰ网络的同步化能力由耦合矩阵 A的第二大特 征值 2 确定。 ①最近邻耦合网络 对于节点度为(偶数)K的最近邻耦合动态网 ANC 是一个特殊的循 络(1)而言,它对应的耦合矩阵 环矩阵,其第二大特征值为:
NC ,2 4 sin 2 ( j N )
它除了零特征根外,其余的特征根均 N 。因 GC 此,当网络的规模 N 时, ,2 N 单调下降趋 于无穷,说明网络很容易达到同步。
③星形网络
星形网络对应的耦合矩阵是:
N 1 1 1 1 1 0 ASC 0 1 1
•实际上,在物理学,数学和理论生物等领域,耦合 动力学系统中的同步现象已经研究了很多年。 •(1967年,Winfree开创性的工作)假设每个振子只 与它周围有限个振子之间存在着强力作用(忽略振子 的振幅变化),这样将同步问题转化成研究相位变化 的问题。 •Kuramoto认为,一个具有有限个恒等振子的耦合系 统,无论系统内部各振子间的耦合强度多么微弱,其 动力学特性都可由一个简单的相位方程表示。 20世纪,工作大多数集中在具有规则拓扑形状的 网络结构上,例:耦合映象格子(全耦合或最近邻耦 合等)和细胞神经网络等。人们重点研究网络节点的 非线性动力学所产生的复杂行为。缺点:没有考虑网 络结构复杂性对网络动态行为的影响。
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 N 2 外耦合矩阵 的特征值的比率 来刻画: N 2 A 值越小,其同步化能力越强。 3)类型Ⅲ网络 对应的同步化区域为 S3 空集 。对于任意c的耦合 强度和外耦合矩阵 A ,这类网络都无法实现同步。
k [ Df (s) ck D(s)]k , k 1, 2,, N
其最大lyapunov指数Lmax是变量 和 的函数,称为动 力网络的主稳定函数。
给定一个耦合强度 c 对于每一个固定的k (k 1,2,, N ) 在( , ) 复平面上可以对应地找到固定的一点ck ,该 点所对应的 Lmax 正负号反应了该特征模态的稳定性 (负时稳定,正时不稳定)。如果与k (k 1, 2,, N ) 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。
复杂网络的同步
许秀竹 2010-12-11
一、同步现象举例
1665年,物理学家惠更斯 发现:并排挂在墙上的两个 钟摆不管从什么不同的初始 位臵出发,经过一段时间以后会出现同步摆动的现象。 1680年,荷兰旅行家肯普弗在 泰国旅行时观察到了一个奇特的 现象:停在同一棵树上的萤火虫 有时候同时闪光又同时不闪光, 很有规律而且在时间上很准确。 这两个例子表现的就是现实 世界中的同步现象。
当一场精彩的戏剧演出结束时,人们的掌声从三三两两, 到大家都按着共同的节奏鼓掌。 在我们的心脏中,无数的心脏细胞同步震荡着,他们同 时做着一个动作,使心瓣膜舒张开,然后又一下子同时停 下来,心瓣膜就收缩了。 同步在激光系统、超导材料和通信系统等领域中起着重 要的作用。 •有些同步时有害的。如:2000年伦敦千年桥落成,当成千 上万的人们开始通过大桥时,共振使大桥开始振动。桥体 的S形振动所引起的偏差甚至达到了20cm,使得桥上的人们 开始恐慌,大桥不得不临时关闭。 Internet上也有一些对网络性能不利的同步想象。如: Internet网上的每个路由器都要周期性地发布路由消息。尽 管每个路由器都是自己决定它什么时候发布路由信息,但 是研究人员发现不同的路由器最终会以同步的方式发送路 由消息,从而引发网络交通阻塞。
i i
其中: f () 是定义好的函数(通常是非线性的)常数 c 0为网络的耦合强度;
7
j 1
ij
j
H ()节点状态变量之间的内部耦合函数,也称为节点的
输出函数,这里假设每个节点的输出函数是相同的。 所谓耗散耦合是指耦合矩阵 A[aij ]nn 满足耗散耦合 条件 aij 0 。当所有的节点状态都相同时,(1)式右 j 端的耦合项自动消失。 如果在动态网络(1)中,当t 时有: x1 (t ) x2 (t ) xn (t ) (2) 则称网络达到完全(渐进)同步。 这里,x1 x2 xn 称为网络状态空间中的同步流形。 当同步实现后,记其结果为: x1 (t ) x2 (t ) xn (t ) s(t ) (3) 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(t ) 做线性化,令 i 为第 i 个节点状态向量的变分,则可以得到变分方程: N Df ( s) ca D( s) , i 1, 2, N (4)
i i

j 1
ij
i
这里,Df (s) 和 D(s) 分别是 f ( s) 和 ( s) 关于s 的Jacobi矩 阵,通常要求为无界。令: [1 , 2 ,, N ] 则上式可以 写成矩阵方程: Df ( s ) cD ( s ) AT (5) T 1 ,其中 diag ( , , , ),而 k }k 1 是 { N 做分解A S S 1 2 N 矩阵 A 的特征根且 1 0。
二、同步的基本概念
(精确)同步:两个或多个动力学系统,除了自身的演 化外,其间还有相互作用(耦合),这种作用既可以 是单向的,也可以是双向的。当满足一定条件时,在 耦合的影响下,这些系统的状态输出就会逐渐趋同进 而完全相等,称为同步(精确同步)。 广义的同步还包括相同步和频率同步等等。 复杂系统中的同步主要有两大类:完全同步和广义同 步,前者两个相同单元研究得比较多,两个不同单元 研究得比较少;后者包括部分同步,如相同步、滞后 同步、频率同步等。两个不同单元的同步研究更具挑 战性,是今后一个重要研究方向。
2 那么类型Ⅰ网络的同步流形是渐进稳定的。因此,类型 Ⅰ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 A 的第二大特征值2 来刻画:2 值越小,其同步化 能力越强。
0
1
c
2)类型Ⅱ网络 对应的同步化网络区域 S2 ( 2 , 1 ) ,其中 2 1 0 。若网络耦合强度和耦合矩阵的特征 值满足cN > 2 和 2 1 ,即满足同步判据条件Ⅱ:
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 1 2 3 N 0 这时其主稳定方程(6)变为 并且其对应的主稳定函数Lmax 是实参数 的函数。使 L 得主稳定函数max 为负的 的取值范围 称为动态网 S 络(1)的同步化区域,主要由孤立节点上的动力学 f( A c 函数) ,耦合强度 以及外耦合矩阵 和内耦合矩阵 函数 () c A 确定。如果耦合强度 与每个外耦合矩阵 的每 个负值的特征值之积都属于同步化区域,即: ck S , k 2,3,, N 那么同步流形是渐进稳定的。
它的第二大特征根为: SC ,2 ,1 与网络的规模无 关,故同步化能力与网 络规模无关。
对于连续时间耗散耦合的类型Ⅰ动态网络式(1),可以 得到一下结论: (1)对给定的耦合强度 c,不管它有多大,当网络规模 充分大时,最近邻耦合网络无法达到同步。 (2)对给定的非零耦合强度 c,不管它有多小,只要网 络规模充分大,全局耦合网络必然可以达到同步。 (3)星形耦合网络的同步能力与网络的规模无关,即当 耦合强度大于一个与网络规模无关的临界值时,星形 网络可以实现同步。
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