从统计物理学看复杂网络研究_图文(精)
统计物理在复杂网络中的应用
统计物理在复杂网络中的应用在当今的科学领域中，复杂网络的研究成为了一个备受关注的热点。
从社交网络到生物网络，从互联网到交通网络，复杂网络无处不在，影响着我们生活的方方面面。
而统计物理作为一门研究大量微观粒子集体行为的学科，为我们理解和分析复杂网络提供了强大的理论工具和方法。
首先，让我们来了解一下什么是复杂网络。
简单来说，复杂网络是由大量节点通过边相互连接而形成的系统。
这些节点可以代表个体、组织、城市等，而边则表示它们之间的关系，如朋友关系、通信连接、贸易往来等。
复杂网络具有一些独特的特征，如小世界特性、无标度特性、社区结构等。
这些特性使得复杂网络的行为往往难以用传统的方法来描述和预测。
统计物理中的一些基本概念和方法在复杂网络的研究中发挥了重要作用。
例如，熵的概念可以用来衡量复杂网络的无序程度。
在网络中，熵的大小与网络的结构和连接模式密切相关。
通过计算网络的熵，我们可以了解网络的复杂性和多样性。
另一个重要的概念是相变。
在统计物理中，相变是指物质在不同状态之间的转变，如从固态到液态或从液态到气态。
在复杂网络中，也存在类似的相变现象。
例如，当网络中的连接密度达到一定阈值时，网络的行为会发生突然的变化，从局部有序转变为全局有序或者从稳定状态转变为不稳定状态。
统计物理中的配分函数在复杂网络中也有其对应。
配分函数可以用来计算系统在不同状态下的概率分布。
在复杂网络中，通过构建类似的函数，我们可以研究网络中节点的度分布、聚类系数等统计特性，从而深入了解网络的结构和功能。
在实际应用中，统计物理在复杂网络中的应用非常广泛。
在社交网络的研究中，通过分析节点之间的连接模式和关系强度，可以预测信息的传播路径和传播速度。
例如，当一个新的观点或事件在社交网络中出现时，我们可以利用统计物理的方法来预测它将如何快速扩散以及最终会影响到哪些人群。
在生物网络中，如蛋白质相互作用网络、基因调控网络等，统计物理的方法可以帮助我们理解生物系统的功能和进化。
复杂网络研究概述
复杂网络研究概述3周 涛 柏文洁 汪秉宏 刘之景 严 钢(中国科学技术大学近代物理系 合肥 230026)摘 要 近年来,真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网路的研究热潮.复杂网络区别于以前广泛研究的规则网络和随机网络最重要的统计特征是什么?物理学家研究复杂网络的终极问题是什么?物理过程以及相关的物理现象对拓扑结构是否敏感?物理学家进入这一研究领域的原因和意义何在?复杂网络研究领域将来可能会向着什么方向发展?文章围绕上述问题,从整体上概述了复杂网络的研究进展.关键词 复杂网络,小世界,无标度,拓扑性质A brief revie w of complex net worksZHOU Tao BAI Wen 2Jie WAN G Bing 2Hong L IU Zhi 2Jing YAN G ang(Depart ment of Modern Physics ,U niversity of Science and Technology of China ,Hef ei 230026,China )Abstract In recent years the discovery of small 2world effects and scale 2free properties of real 2life networks has attracted a much interest among physicists.Which are the most important statistical characteristics for complex networks that are known from regular networks and random networks ?What is the ultimate goal of the study of complex networks ?Are physical processes sensitive to the topological structure of networks ?What are the reason and meaning for physicists to enter the research field of complex networks ?What are the direc 2tions for future research ?In this paper we concentrate on the above questions and present a general overview of complex networks.K eyw ord complex networks ,small 2world ,scale 2free ,topological characters3 国家重点基础研究发展计划项目;国家自然科学基金(批准号:70271070,70471033,10472116)、中国与加拿大大学工业联合基金(批准号:CCU IPP 2NSFC 70142005)、高等教育博士点专项基金(批准号:SRFDP 20020358009)资助项目2004-06-30收到初稿,2004-08-07修回 通讯联系人.E 2mail :bhwang @1 引言自然界中存在的大量复杂系统都可以通过形形色色的网络加以描述.一个典型的网络是由许多节点与连接两个节点之间的一些边组成的,其中节点用来代表真实系统中不同的个体,而边则用来表示个体之间的关系,通常是当两个节点之间具有某种特定的关系时连一条边,反之则不连边.有边相连的两个节点在网络中被看作是相邻的.例如,神经系统可以看作是大量神经细胞通过神经纤维相互连接形成的网络[1];计算机网络可以看作是自主工作的计算机通过通信介质如光缆、双绞线、同轴电缆等相互连接形成的网络[2].类似的还有电力网络[1]、社会关系网络[1,3,4]、交通网络[5]等等.数学家和物理学家在考虑网络的时候,往往只关心节点之间有没有边相连,至于节点到底在什么位置,边是长还是短,是弯曲还是平直,有没有相交等等都是他们不在意的.在这里,我们把网络不依赖于节点的具体位置和边的具体形态就能表现出来的性质叫做网络的拓扑性质,相应的结构叫做网络的拓扑结构.那么,什么样的拓扑结构比较适用于描述真实的系统呢?两百多年来,对这个问题的研究经历了三个阶段.在最初的一百多年里,科学家们认为・13・ 34卷(2005年)1期真实系统各因素之间的关系可以用一些规则的结构表示,例如二维平面上的欧几里德格网,它看起来像是格子体恤衫上的花纹;又如最近邻环网,它总是会让你想到一群手牵着手、围着篝火跳圆圈舞的姑娘.到了20世纪50年代末,数学家们想出了一种新的构造网络的方法,在这种方法下,两个节点之间连边与否不再是确定的事情,而是根据一个概率决定.数学家把这样生成的网络叫做随机网络,它在接下来的40年里一直被很多科学家认为是描述真实系统最适宜的网络[6—8].直到最近几年,由于计算机数据处理和运算能力的飞速发展,科学家们发现大量的真实网络既不是规则网络,也不是随机网络,而是具有与前两者皆不同的统计特征的网络.这样的一些网络被科学家们叫做复杂网络(complex net2 works),对于它们的研究标志着第三阶段的到来.遗憾的是,就目前而言,科学家们还没有给出复杂网络精确严格的定义,从这几年的研究来看,之所以称其为复杂网络,大致上包含以下几层意思:首先,它是大量真实复杂系统的拓扑抽象;其次,它至少在感觉上比规则网络和随机网络复杂,因为我们可以很容易地生成规则和随机网络,但就目前而言,还没有一种简单方法能够生成完全符合真实统计特征的复杂网络;最后,由于复杂网络是大量复杂系统得以存在的拓扑基础,因此对它的研究被认为有助于理解“复杂系统之所以复杂”这一至关重要的问题.2 复杂网络的统计特征如前所述,复杂网络具有很多与规则网络和随机网络不同的统计特征,其中最重要的是小世界效应(small2world effect)[1,9]和无标度特性(scale2free property)[10,11].在网络中,两点间的距离被定义为连接两点的最短路所包含的边的数目,把所有节点对的距离求平均,就得到了网络的平均距离(average distance).另外一个叫做簇系数(clustering coefficient)的参数,专门用来衡量网络节点聚类的情况.比如在朋友关系网中,你朋友的朋友很可能也是你的朋友;你的两个朋友很可能彼此也是朋友.簇系数就是用来度量网络的这种性质的.用数学化的语言来说,对于某个节点,它的簇系数被定义为它所有相邻节点之间连边的数目占可能的最大连边数目的比例,网络的簇系数C则是所有节点簇系数的平均值.研究表明,规则网络具有大的簇系数和大的平均距离,随机网络具有小的簇系数和小的平均距离.1998年,Watts 和Strogatz通过以某个很小的概率p切断规则网络中原始的边,并随机选择新的端点重新连接,构造出了一种介于规则网络和随机网络之间的网络(WS 网络),它同时具有大的簇系数和小的平均距离,因此既不能当作规则网络处理,也不能被看作是随机网络[1].随后,Newman和Watts给出了一种新的网络的构造方法,在他们的网络(NW网络)中,原有的连边并不会被破坏,平均距离的缩短源于以一个很小的概率在原来的规则网络上添加新的连边[12].后来物理学家把大的簇系数和小的平均距离两个统计特征合在一起称为小世界效应,具有这种效应的网络就是小世界网络(small2world networks)(见图1).图1 小世界网络拓扑结构示意图(左边的网络是规则的,右边的网络是随机的,中间的网络是在规则网络上加上一点随机的因素而形成的小世界网络,它同时具有大的簇系数和小的平均距离)大量的实验研究表明,真实网络几乎都具有小世界效应[1—5,13],同时科学家还发现大量真实网络的节点度服从幂率分布[2,4,13—15],这里某节点的度是指该节点拥有相邻节点的数目,或者说与该节点关联的边的数目.节点度服从幂律分布就是说,具有某个特定度的节点数目与这个特定的度之间的关系可以用一个幂函数近似地表示.幂函数曲线是一条下降相对缓慢的曲线,这使得度很大的节点可以在网络中存在.对于随机网络和规则网络,度分布区间非常狭窄,几乎找不到偏离节点度均值较大的点,故其平均度可以被看作是其节点度的一个特征标度.在这个意义上,我们把节点度服从幂律分布的网络叫做无标度网络(scale2free networks),并称这种节点度的幂律分布为网络的无标度特性.1999年, Barabási和Albert给出了构造无标度网络的演化模型[10,11],他们所用的方法与Price的方法类似[16,17].Barabási和Albert把真实系统通过自组织生成无标度的网络归功于两个主要因素:生长和优先连接,而他们的网络模型(BA网络)正是模拟这两个关键机制设计的.除了小世界效应和无标度特性外,真实网络还・23・物理有很多统计上的特征,例如,混合模式特性[18],度相关特性[19—21],超小世界性质[13]等等.限于篇幅,本文不再赘述,有兴趣的读者可以参考相关文献.图2 无标度网络的拓扑结构示意图(本图展示了有130个节点的BA 网络,其节点度服从幂指数为-3的幂律分布.图中标注的5个节点是网络中度最大的5个节点)3 复杂网络上的物理过程对于物理学家而言,研究复杂网络的终极目标是理解网络拓扑结构对物理过程的影响.在以前的研究中,物理学家往往忽略了网络的拓扑性质,在讨论逾渗、传播、同步等物理过程时,他们自然地选择了最容易模拟和分析的规则网络或随机网络,而没有仔细思考和研究这种选择是不是应该的,不同的选择会不会对物理过程产生不可忽略的影响.以网络上的传播动力学模型为例,由于传统的网络传播模型大都是基于规则网络的,因此,复杂网络不同统计特征的发现使科学家面临更改既有结论的危险.当然,如果理论研究和实验结果都说明复杂网络上的传播动力学行为与规则网络别无二致,那么我们至少暂时还可以心安理得地使用以前的结论.但是,不幸的是,复杂网络上的传播行为与规则网络相比确实存在根本上的不同.类似的情况还出现在其他的物理过程中,下面我们将简略地介绍网络拓扑性质对某些典型物理过程的影响.3.1 逾渗模型与疾病传播动力学之所以在这里把逾渗模型和网络上的疾病传播动力学问题归在一起讨论,是因为网络上的疾病传播模型可以等价于键逾渗模型[22,23].以前的基于规则网络的研究表明,疾病在网络中的平均波及范围与疾病的传染强度正相关,而疾病的传染强度有一个阈值,只有当其值大于这个阈值时,疾病才能在网络中长期存在,否则感染人数会呈指数衰减[24—26].根据这个理论,疾病若是持久存在,则必然波及大量个体.但实验研究表明,计算机病毒、麻疹等一般仅波及少数个体但能够长期存在[27,28].这一理论与实验的矛盾在很长时间里一直困扰着科学界.近年来的研究表明,在无标度网络中,没有正的传播阈值[29—31],也就是说,即使疾病的传染强度接近零,只波及非常少的个体,也能在网络中长期存在.由于大部分真实网络是无标度网络,因此该结论很好地解决了上面的矛盾.3.2 混沌同步近十余年来,混沌动力系统在网络上的同步性能吸引了大量科学家的关注.早期的研究主要是针对以最近邻环网为代表的规则网络,研究表明,对于给定的非零耦合强度,当节点数目很大时,网络无法实现同步[32].最近几年的研究却表明,尽管小世界网络只是在规则网络进行一个非常小的修正的结果[1,12],但其实现混沌同步的能力却远远好于规则网络[33,34].对于小世界上的广义混沌同步[35]与超混沌同步[36]的研究同样表明,小世界网络有明显好于规则网络的同步能力.物理学家还考察了无标度网络,研究表明,其混沌同步的能力与星形网络几乎是一样的,这可能是因为它与星形网络都具有很不均匀的节点度分布[37](见图3).图3 网络中疾病平均波及范围与传染强度关系的示意图(图中位于右侧的实线表示疾病在规则网络中传播的情况,位于左侧的实线表示疾病在小世界网络中传播的情况,虚线表示疾病在无标度网络中传播的情况.可以看到,疾病在无标度网络中没有正的传播阈值,而小世界网络的传播阈值明显小于规则网络.注意,图中的曲线只是为了帮助我们定性地理解,并不是通过数值模拟得到的定量的曲线)3.3 沙堆模型与自组织临界性网络拓扑结构是否会影响沙堆模型中的自组织临界现象,一直就是该领域争论的焦点[38—43].Zhou 和Wang 对复杂网络上沙堆模型的研究表明,沙堆模型中的雪崩动力学性质对网络拓扑结构非常敏感,相比规则网络,无标度网络上大雪崩发生更为频・33・ 34卷(2005年)1期图4 雪崩规模分布图[曲线1和曲线2分别代表在二维欧几里德格网和无标度网络上雪崩规模的分布,其中P(S)表示在100万次微扰中规模为S的雪崩出现的次数.试验中,欧几里德格网和无标度网络的节点数均为4900,平均度均为4.在无标度网络中,最大的雪崩规模为8829,而在欧几里德格网中相应的值仅为1799]繁,最大雪崩的规模也大得多[44](见图4).物理性质明显依赖于网络拓扑结构的物理过程还很多,例如随机游走[45—48]、玻色-爱因斯坦凝聚[49—51]、XY临界模型[52,53]等等.在此我们无法一一介绍,读者可以参阅相关文献.总的来说,物理学家已经开始学会把网络拓扑性质看作影响系统行为的一个特征量,这也在很大程度上改变了我们对很多物理过程原有的认识.4 总结与展望关于网络的研究,数学家早在两百多年前就开始了,他们已经发展出了成体系的理论与技术,而物理学家的进入只有五年左右的历史!到底是什么鼓动物理学家来趟这塘浑水,他们的到来有意义吗?在我们看来,研究对象特殊的尺度效应是召唤物理学家到来的根本原因.数学家经典的网络理论,要么是分析包含几十数百个顶点,可以画在一张纸上,从而形成直观印象的网络;要么是讨论不含有限尺度效应,可以精确求解的网络性质.“随机移走一个顶点会对网络的性能产生什么样的影响?”这个问题对于研究有限规则网络的数学家是有意义的,但对于拥有几千万个节点,连接方式复杂多样的真实网络而言,或许“随机移走3%的顶点会对网络性能产生什么样的影响?”这个问题更有意义.这个尺度的网络,是被物理学家称作“足够大”的网络,对它们的研究,需要使用统计物理的方法.有的读者可能会问,数学家除了经典的网络理论外,还构造了一套随机图的理论,这套理论就是专门对付“足够大”的网络的,统计力学的方法到底能不能得到随机图论不能得到的新的有意义的结果呢?需要强调的是,随机图论的方法的确在复杂网络的研究中扮演了不可或缺的角色,但是,数学家的“足够大”和物理学家的“足够大”完全不是一个概念,虽然他们都使用顶点数趋于无穷的假设.对于物理学家而言,平均场的近似,主方程的求解,在网络顶点数达到百十万甚至只需几万时,误差就已经可以接受了;而随机图的大量有意义的结果,要求节点数在连续求取3次常用对数后还要比10大[8],在我们的宇宙中,目前还没有任何一个有物理意义的数值达到如此的量级.从前面的介绍中我们已经看到,物理学家不仅在方法论上为网络研究注入了新的活力,而且大大地拓展了网络研究的视野.他们不仅和数学家一样关心网络自身的拓扑性质,而且关注网络上进行的各种物理过程和动力学行为,诸如传播、同步、自组织临界、玻色-爱因斯坦凝聚等等,他们发现了网络拓扑结构对各种动力学行为的影响,并给出了很多虽不严谨但很美妙的解释.这些工作很有可能会推动相关数学物理理论的发展.近几年来,大量关于复杂网络的文章发表在Science,Nature,PRL,PNAS等国际一流的刊物上,从一个侧面反映了复杂网络已经成为物理界的一个新兴的研究热点.香港城市大学的陈关荣教授统计了几年来被SCI收录的关于复杂网络的文章数量(见图5),从中可以看出明显的增长趋势.Evans统计了6年来在arXiv:cond-mat上提交的标题含有“network”的文章数,也同样发现了逐年递增的趋势(见图6).复杂网络的研究刚刚起步,前景看好,我国科学家应当尽快加入这个行列,争取做出原创性质的工作.5 结束语作为文章的结束,我们将为读者介绍一些重要的综述,希望这会有助于读者以更快的速度进入复杂网络研究的前沿阵地.关于小世界网络的研究,Newman[54]和Hayes[55,56]给出了不算太长的3篇综述,更短的1篇由Strogatz完成[57],发表在Nature上;Albert和Barabási给出了一篇更像是教科书的综述[58],他们讨论的重点是演化的无标度网络,这篇文献在两年之内已经被引用了近千次;最为详尽的综述是Dorogovtsev和Mendes给出的[59],在这篇文章中,・43・物理图5 SCI 收录的关于复杂网络的研究论文数量(统计了从1998年到2004年第一季度的情况,从图中可以看出,复杂网络的研究方兴未艾)图6 arXiv :cond 2mat 上关于网络的研究论文数量(统计了从1997年到2003年cond 2mat 上标题含有“network ”的文章数目,从图中可以看出,网络的研究在近6年来越来越受到物理学家的关注)他们用超过100页的篇幅穷举了在此之前几乎所有关于演化网络的结论,包括相当详细的实验与分析的过程;2003年Newman 的综述堪称精品[60],漂亮的组织结构,地道风趣的语言和独到的视角,使你在阅读时会忘掉是在读一篇学术文献,后面所附的400多篇参考文献,足以填饱任何人的肚子;Wang 和Chen 在IEEE 期刊上的一篇短综述[61],非常适合作为入门读物,一个完全不谙此道的人都可以通过一个下午的阅读对复杂网络的研究概貌有所了解;Wang 的另一篇综述像是上一篇文章的扩展版[62],在这篇文献中,Wang 强调了复杂网络上的混沌同步,对这方面工作感兴趣的读者切不可放过该文献.最新的综述是Evans 在2004年5月完成的[63],这篇文献中包含了很多最新研究的结果.参考文献[1]Watts D J ,Strogatz S H.Nature ,1998,393:440[2]Faloutsos M ,Faloutsos P ,Faloutsos puter Communi 2cations Review ,1999,29:251[3]Liljeros F et al .Nature ,2001,411:907[4]Ebel H ,Mielsch L I ,Borbholdt S.Phys.Rev.E ,2002,66:035103[5]Sen P et al .Phys.Rev.E ,2003,67:036106[6]Erd s P ,R ényi A.Publications of the Mathematical Institute of the Hungarian Academy of Science ,1960,5:17[7]Erd s P ,R ényi A.Acta Mathematica Scientia Hungary ,1961,12:261[8]Bollob ás B.Random Graphs.London :Academic Press Inc ,1985[9]Milgram S.Psychology Today ,1967,2:60[10]Barab ási A L ,Albert R.Science ,1999,286:509[11]Barab ási A L ,Albert R ,Jeong H.Physica A ,1999,272:173[12]Newman M E J ,Watts D J.Phys.Rev.E ,1999,60:7332[13]Zhou T et al .arXiv :cond -mat/0405258[14]Jeong H et al .Nature ,2001,411:41[15]Jeong H et al .Nature ,2000,407:651[16]de Price D J S.Science ,1965,149:510[17]de Price D J S.J.Amer.S rm.Sci.,1976,27:292[18]Newman M E J.Phys.Rev.E ,2003,67:026126[19]Pastor 2Satorras R ,V ázquez A ,Vespignani A.Phys.Rev.Lett.,2001,87:258701[20]V ázquez A ,Pastor 2Satorras R Vespignani A.Phys.Rev.E ,2002,65:066130[21]Newman M E J.Phys.Rev.Lett.,2002,89:208701[22]Grimmett G R.Percolation.Berlin :S pringer -Verlag ,1989[23]Sander L M et al .Math.Biosci.,2002,180:293[24]Bailey N T J.The Mathematical Theory of Infectious Diseases and Its Applications.New Y ork :Hafner Press ,1975[25]Anderson R M ,May R M.Infectious Diseases of Humans.Oxford :Oxford University Press ,1992[26]Hethcote H W.SIAM Review ,2000,42:599[27]K ephart J O.Sci.Am.,1997,277:56[28]K ephart J O et al .IEEE Spectr.,1993,30:20[29]Pastor 2Satorras R ,Vespignani A.Phys.Rev.E ,2001,63:066117[30]Pastor 2Satorras R ,Vespignani A.Phys.Rev.Lett.,2001,86:3200[31]Barthelemy M et al .Phys.Rev.E ,2004,92:178701[32]Wu C W ,Chua L O.IEEE Trans.Circuits Syst.I ,1995,42:430[33]G ade P M ,Hu C K.Phys.Rev.E ,2000,62:6409[34]Wang X F ,Chen G R.Int.J.Bifurcation and Chaos ,2002,12:187[35]Barahona M ,Pecora L M.Phys.Rev.Lett.,2002,89:054101[36]Jiang P Q et al .Int.J.Mod.Phys.B ,2004,18:2674[37]Wang X F ,Chen G R.IEEE Trans.Circuits Syst.I ,2002,49:54[38]Olami Z et al .Phys.Rev.Lett.,1992,68:1244[39]K lein W ,Rundle J.Phys.Rev.Lett.,1993,71:1288[40]Christensen K.Phys.Rev.Lett.,1993,71:1289[41]Carvalho J X ,Prado C P C.Phys.Rev.Lett.,2000,84:4006・53・ 34卷(2005年)1期[42]Christensen K et al .Phys.Rev.Lett.,2001,87:039801[43]Carvalho J X ,Prado C P C.Phys.Rev.Lett.,2001,87:039802[44]Zhou T ,Wang B H.arXiv :cond 2mat/0406575[45]Jespersen S et al .Phys.Rev.E ,2000,62:4405[46]Pandit S A ,Amritkar R E.Phys.Rev.E ,2001,63:041104[47]Lahtinen J et al .Phys.Rev.E ,2001,64:057105[48]Lahtinen J et al .Physica A ,2002,311:571[49]Bianconi G et al .arXiv :cond 2mat/0011224[50]Burioni R et al .arXiv :cond 2mat/0104365[51]Burioni R et al .J.Phys.B ,2001,34:4697[52]K im B J et al .Phys.Rev.E ,2001,64:056135[53]Medvedyeva K et al .Phys.Rev.E ,2003,67:036118[54]Newman M E J.J.Stat.Phys.,2000,101:819[55]Hayes B.American Scientist ,2000,88:9[56]Hayes B.American Scientist ,2000,88:104[57]Strogatz S H.Nature ,2001,410:268[58]Albert R ,Barab ási A L.Rev.Mod.Phys.,2002,74:47[59]Dorogovtsev S N ,Mendes J F F.Advances in Physics ,2002,51:1079[60]Newman M E J.SIAM Review 2003,45:167[61]Wang X F ,Chen G R.IEEE Circuits &Systems Magazine ,2003,3:6[62]Wang X F.Int.J.Bifurcation &Chaos ,2002,12:885[63]Evans T S.arXiv :cond 2mat/0405123・物理新闻和动态・用激光观察分子轨道科学家们演示了一种观察简单分子周围的电子“云”的新方法.他们利用激光脉冲将氧和氮的分子解离成离子对,然后根据离子的轨迹重构出分子原来的电子云或“轨道”.发表在2004年9月10日的PRL 上的结果,证实了关于电场中分子的分裂可能依赖于其电子轨道的理论预言.这种技术可以帮助研究者探查在激光聚变系统、日冕和生物分子间所发生的反应.当分子漂移进入一个强的电磁场(如太阳表面)时,就会被电离.研究人员可以在实验室中利用超短激光脉冲研究这一过程.激光的强电场迫使分子中的2个电子离开分子,只剩下2个离子.近期的实验表明,像O 2和S 2这类分子与像N 2这样的分子相比,更不易被电离.这是一种很奇怪现象,因为将这3种分子束缚在一起的化学键的强度相差无几.这一现象似乎可以从轨道的形状中找到解释.某些轨道形状有利于电子按激光的电场排列,这使得这些电子更易被电离.在Manhattan 的K ansas 州立大学的Lewis Cocke 的光学物理组,决定采用一种新的能更直接地对电子轨道进行观察的技术来检验这一想法.他们将氧和氮喷在激光通过的路径上,激光器调谐到能在8fs 长的时间内发射出15μJ 的能量,这能量刚好.安装在附近的探测器收集离子并记录它们的位置.然后他们重构出原来的分子相对于激光的电场的取向.研究人员对每种分子的测量结果作图.将每一取向角度在图上标出一个点.该点到图的中心的距离对应于分子破裂的概率.例如,当激光电场与分子的长轴平行时,氮分子最容易被电离,在其他情况下则很难被电离.氮的图形看上去类似于一个长轴是沿零度方向的椭圆形.这种图形与由计算得知的氮的外层轨道的大体形状相符,外层轨道主要集中分布在沿连接两个原子的连线上.而氧分子当电场与分子轴线成40°左右角度时,即分子外层轨道像四叶草的形状时,更容易被电离.(树华 编译自Alnaser A S et al .Phys.Rev.Lett.,2004,93:113003)图1 病人手腕上的脉络图像寻找脉络为了能很好地管理静脉血液,在皮下寻找必要的脉络是一件不容易的事情.最近,美国田纳西大学健康科学中心的H.Zeman 教授和他的同事们,在美国Rochester 召开的“前沿光学会议”上,展示了他们所发明的一台新的仪器———脉络对比增长器(Vein Constrast Enhancer ,简称为VCE ).这种仪器是利用灵敏的红外传感器去寻找皮下的脉络,然后投射为脉络图像,再明显地展示在病人的手腕上(如图1所示).这种图像能使医务工作者们非常容易地进行各种注射.这台仪器的工作原理极为简单.它是由一组发光二极管将红外光照射在对象上,利用红外光对红血球与其周围的脂肪组织有着极不相同的散射性能,当散射光线通过滤光片后就被CCD TV 摄像机接收,并转变为每秒可形成30帧画面的图像.这些经过细致矫正后就形成为解剖学所要求的皮下图像.H.Zeman 教授的研究组利用VCE 进行了大量的临床试验,并且对投影能力也作了各种测试.现在,VCE可探测到皮下8mm 深处的脉络,并形成图像,图像的空间分辨率一般为011mm.(云中客 摘自Frontiers in Optics Meeting ,15October 2004)・63・物理。
统计物理中的复杂系统研究
统计物理中的复杂系统研究统计物理是物理学的一个分支，主要研究如何利用统计学方法对物理系统进行建模和分析。
在统计物理的研究中，复杂系统是一个重要的研究对象。
什么是复杂系统？复杂系统是指由大量相互作用的元素组成的系统，在这些元素之间有着复杂的关联和反馈机制。
复杂系统的行为往往是非线性的，并且具有一定的随机性。
复杂系统包括生物系统、社会系统、经济系统等等，它们常常具有多个尺度和层次结构。
复杂系统的研究与统计物理的关系统计物理的研究方法可以被应用于复杂系统的研究中。
物理学家使用统计物理的方法来解释和预测许多物理现象，比如物态转变和相干状体。
复杂系统同样包含着许多不同的元素和相互作用，物理学家也可以使用同样的参数来描述这些系统中的行为。
例如，对于一个由许多个体组成的系统，可以用统计物理中的概率分布来描述它们之间的关系。
物理学家还可以使用动力学方程来描述元素之间的相互作用，以及它们之间的耦合。
复杂系统的应用复杂系统的研究已经渗透到了许多领域，包括生物医学、社会科学、自然科学和人工智能等。
统计物理可以为这些领域的研究提供基础理论和方法。
生物医学：统计物理可以被应用于生物医学领域，例如对于癌症细胞的研究中，统计物理可以用来分析癌细胞如何通过微观尺度作用来发展成癌症。
社会科学：社会科学中的市场研究、舆论分析和股市预测等都可以应用到统计物理中。
人工智能：在人工智能领域中，复杂系统可以用来帮助机器学习更好地理解和模拟人类的思维过程。
总结统计物理是用来研究复杂系统的一种重要的研究方法。
复杂系统可以在不同的领域中被应用，研究内容也包括了物态转变、相干态、生物医学、社会科学以及人工智能等多个方向。
统计物理的应用可以帮助人们更好地理解复杂系统，并开发出更好的预测方法。
统计物理学在复杂系统研究中的应用
统计物理学在复杂系统研究中的应用随着科技的发展，我们生活在的世界变得越来越复杂。
人们对复杂系统的研究也越来越重要。
复杂系统的研究涉及多个领域，例如生物学、物理学和社会科学等。
统计物理学在这些领域发挥着重要的作用，尤其是在复杂系统的研究中。
什么是复杂系统？复杂系统是由许多相互作用的部分组成的系统。
这些部分的行为是可以预测的，但由于它们相互作用的复杂性，整个系统的行为却很难预测。
例如，人类社会就是一个复杂系统，由众多的个人和组织构成，因此它的行为是难以预测的。
统计物理学也涉及复杂系统，但是它所关注的是在大尺度上对这些系统的平均行为进行预测。
物理学家使用统计物理学的工具来研究各种普通物质和现象。
但是在统计物理学的研究中，研究者们没有详细地研究个别的对象，而是试图预测系统中所有物体的平均行为。
这种方法可以很好地应用于复杂系统的研究中。
统计物理学的一种方法是使用概率模型来描述系统的演化。
这些模型考虑了系统中所有组件之间的相互作用。
通过分析这些相互作用，可以得出系统在不同时间点的行为的概率分布。
在理论物理中，这种方法被称为渐进分析。
在生物学中，人们可以使用统计物理学来研究蛋白质的折叠。
蛋白质是由氨基酸的长链构成的，它们会相互作用并形成特定的三维结构。
这种结构决定了蛋白质的功能。
由于蛋白质的长度和数目非常庞大，人们无法通过实验来研究它们的折叠过程。
使用渐进分析的统计物理学模型，可以推断出蛋白质折叠的概率分布，并模拟蛋白质在不同环境下的行为。
这为研究蛋白质折叠提供了一种有效的方法。
在社会科学中，统计物理学被用于研究社会网络。
社会网络是由个人和群体组成的社会关系网。
社交媒体、电子邮件和电话通讯等技术的出现，加速了人与人之间的联系。
这导致社会网络变得越来越复杂。
使用统计物理学，研究者们可以分析社会网络的演化和影响，以及事件在社会网络上的传播过程。
例如，2009年的H1N1流感病毒大流行展示了疾病在社会网络中的传播方式，研究者可以使用统计物理学来研究这种传播过程，并预测所需的人口免疫率以终止传播。
统计物理学与复杂系统的关系与应用
统计物理学与复杂系统的关系与应用统计物理学和复杂系统理论都是研究自然界中相互作用和组织行为的领域。
它们之间存在着紧密的联系和广泛的应用，能够揭示物质世界的深层次规律和复杂性质。
一、统计物理学概述统计物理学是研究大规模集体行为的物理学分支。
它主要关注大量粒子之间的相互作用，从而揭示宏观物理现象的微观基础。
统计物理学通过建立各种统计力学模型和理论，研究物质和能量的统计性质。
二、复杂系统理论概述复杂系统理论研究由大量相互作用的元素组成的系统，这些系统表现出一种非线性、自组织和出人意料的行为。
复杂系统理论通过分析各个元素之间的相互作用和反馈机制，揭示系统整体行为和性质。
三、统计物理学与复杂系统的关系统计物理学和复杂系统理论之间存在着密切的关系。
统计物理学提供了许多重要理论和方法，被广泛应用于复杂系统的研究中。
复杂系统理论则为统计物理学提供了许多新的挑战和问题，推动了其发展和应用。
1. 统计物理学方法在复杂系统研究中的应用统计物理学方法，特别是统计力学模型，被应用于复杂系统的建模和分析中。
例如，以温度、压力和体积等宏观变量为参数的统计力学可以描述气体的性质和行为。
同样的方法也被应用于复杂系统中，如社交网络、脑神经网络等，揭示了系统的集体行为模式和相变现象。
2. 复杂系统理论对统计物理学的挑战复杂系统理论提出了许多统计物理学尚未解决的问题。
例如，许多自组织的复杂系统在边界条件下表现出新的性质和行为，这种现象被称为边界效应。
统计物理学需要进一步发展新的理论和方法来解释和预测这些复杂系统中的边界效应。
四、统计物理学与复杂系统在不同领域的应用统计物理学和复杂系统理论在许多领域具有重要的应用价值，如物理学、化学、生物学、社会学等。
1. 物理学：统计物理学和复杂系统理论的应用可以揭示物质的相变行为、力学性质和电磁性质等，为新材料的设计和功能的调控提供理论基础。
2. 化学：统计物理学可以应用于化学反应动力学的研究，从微观尺度揭示分子间的相互作用和反应机理。
复杂网络-总结的还可以
3.2 如何区分复杂网络中的一般连接和随机连接
• k-means • 谱聚类 • 模块Q函数
30
3.3 影响复杂网络拓扑结构的性能的因素是什么
• T. Hossmann, T. Spyropoulos, and F. Legendre,
"Know Thy Neighbor: Towards Optimal Mapping of Contacts to Social Graphs for DTN Routing", in Proc. INFOCOM, 2010, pp.866-874.
Figure 18.SimBet转发机制
44
3.3 影响复杂网络拓扑结构的性能的因素是什么
• Bubble Rap：
P.Hui,J Crowcroft,and E.Yoneki,“Bubble rap:Socialbased forwarding in delay tolerant networks,”in ACM MobiHoc,2008.
的数量。
12
1.2 复杂网络的特性
• 相似性：节点u和v的相似性反应的是节点u和v的相同邻居
节点的情况。
Figure 5.节点相似性图
13
1.2 复杂网络的特性
• 介数：节点u的介数含义为网络中所有的最短路径之中，经
过u的数量。它反映了节点u的影响力。
14
1.3 复杂网络的主要表现方面
• 复杂网络简而言之即呈现高度复杂性的网络。其复杂性主
38
3.3 影响复杂网络拓扑结构的性能的因素是什么
• INFO:INFOCOM是IEEE组织在通信网络领域中的旗舰型会议，
也是目前国际通信网络领域的一大标志性会议。该实验是 将一种小型的蓝牙设备部署到参加参加2005年INFOCOM会议 的54为参与者身上，从而获取人们的社会行为。
复杂网络ppt课件
介数（Betweenness）
★点介数：网络中通过该节点的最短路径的条数 ★ 边介数：网络中通过该边的最短路径的条数 ★反映了节点或边的作用和影响力。如果一对节点间共有B条不 同的最短路径，其中有b条经过节点i，那么节点i对这对节点的 介数的贡献为b/B。把节点i对所有节点对的贡献累加起来再除以 节点对总数，就可得到节点i的介数。类似的，边的介数定义为 所有节点对的最短路径中经过该边的数量比例。
复杂网络应用
电力系统复杂网络的应用：
电力系统复杂网络受到随意攻击
细胞复杂网络的应用：
肺部细胞形成一个复杂网络
因特网复杂网络的应用：
因特网形成的复杂网络
交通运输复杂网络的应用：
航
空
道
网
路
交
通 网
城 市
公
共
交
通
网
复杂网络的统计特征
u 度(degree)：节点 i 的度 ki 定义为与该节点连接的其 他节点的数目。
复杂网络的研究历史：
哥尼斯堡七桥——>随机图论——>小世界和无标度网络
v 自组织：如果一个系统靠外部指令而形成组织，就是他组 织；如果不存在外部指令，系统按照相互默契的某种规则， 各尽其责而又协调地自动地形成有序结构，就是自组织。
自相似：一种形状的每一部分在几何上相似于整体，一般对分形而言。
吸引子：相空间（可以表示出一个系统所有可能状态的空间）中稳 定的不动点集。
5）复杂网络的复杂结构 社团结构、层次结构、节点分类结构等。
6）网络控制 关键节点控制、主参数控制和控制的稳定性和有效性。
7）复杂网络建模 机理建模、数据建模和实际系统的复杂网络正向与逆向建模。
8）复杂逻辑网络 逻辑与高阶逻辑定义、分类、判定算法，高阶逻辑的实际 意义等等。
复杂网络中的统计特性研究
复杂网络中的统计特性研究在当今这个高度互联的世界中，复杂网络无处不在。
从互联网、社交网络到生物网络、交通网络，这些网络的结构和功能都具有极高的复杂性和多样性。
研究复杂网络中的统计特性，对于理解各种自然和社会现象具有重要意义。
复杂网络并非随机形成的，它们具有一些独特的统计特性。
其中一个关键的特性是度分布。
度指的是一个节点与其他节点相连的数量。
在许多真实的网络中，度分布往往呈现出幂律分布的特征。
这意味着少数节点具有非常高的度，而大多数节点的度相对较低。
这种不均匀的分布在社交网络中表现得尤为明显，例如微博上的少数大 V 拥有大量的粉丝，而大多数普通用户的粉丝数量较少。
另一个重要的统计特性是聚类系数。
聚类系数衡量的是网络中节点的聚集程度。
如果一个节点的邻居之间也相互连接，那么这个节点所在的局部网络就具有较高的聚类系数。
比如在朋友关系网络中，如果你的朋友之间也互相是朋友，那么这个局部网络的聚类系数就较高。
高聚类系数反映了网络中的局部紧密连接性。
平均路径长度也是复杂网络的一个重要统计量。
它表示网络中任意两个节点之间的平均最短距离。
例如在万维网中，平均路径长度相对较小，使得信息能够在网络中快速传播。
较短的平均路径长度有助于网络中的信息流通和资源共享。
小世界特性是复杂网络中一个引人注目的现象。
具有小世界特性的网络，其平均路径长度较短，同时聚类系数较高。
这就好像尽管世界很大，但通过少量的中间联系人，我们就能与其他人建立联系。
社交网络就是典型的小世界网络，你可能通过几个共同的朋友就能够结识一个看似遥远的人。
复杂网络的这些统计特性并非孤立存在，它们之间相互影响，共同决定了网络的结构和功能。
例如，度分布会影响网络的连通性和信息传播能力。
如果网络中存在少数高度节点，它们在信息传播中往往起着关键的枢纽作用。
研究复杂网络的统计特性对于许多领域都具有重要的应用价值。
在生物学中，研究蛋白质相互作用网络的结构有助于理解细胞的功能和疾病的发生机制。
复杂网络与统计物理学
复杂网络与统计物理学复杂网络是指由大量节点和连接构成的网络结构，这些节点和连接之间有着非线性的相互作用。
它的研究领域主要包括社交网络、生物网络、脑网络等。
复杂网络的出现使得我们对网络的理解变得更加复杂和深入。
而统计物理学则是研究宏观系统的统计规律，结合统计学和物理学的方法，寻求系统内部规律和行为。
下面我们将探讨复杂网络与统计物理学的关系，以及它们在现实生活中的应用。
一、复杂网络的特点复杂网络的研究主要涉及网络的拓扑结构、网络的动力学以及网络的构建和演化等方面。
其中，网络的拓扑结构是复杂网络研究的重点之一。
网络的拓扑结构包括节点的度分布、小世界性、无标度性等。
其中，节点的度分布指的是网络中各个节点连接的数量，通常可以用幂律分布进行描述。
小世界性指的是网络中的节点之间平均路径长度较短，节点之间的联系较紧密。
无标度性则表明网络中存在少数节点拥有极高的度，而大多数节点的度都比较低。
这些特点使得复杂网络在信息传播、脑网络研究等领域具有独特的优势。
二、复杂网络中的统计物理学模型统计物理学的方法在复杂网络的研究中也得到了广泛应用。
其中，著名的统计物理学模型之一是“小世界网络模型”。
该模型由瓦茨和斯特罗加茨提出，模拟了真实世界中的社交网络。
该模型通过增加随机连接和局部重连，使得网络的节点之间的平均路径长度缩短。
这与实际社交网络中人们之间相互认识的现象相吻合。
除了小世界网络模型，还有其他一些统计物理学模型，如无标度网络模型，模拟了网络中存在少数高度连接节点的现象。
这些模型的引入使得复杂网络的研究更加系统和准确。
三、复杂网络在信息传播中的应用复杂网络在现实生活中有许多应用，其中一个重要的应用领域是信息传播。
在社交媒体的时代，人们通过网络传播信息已成为日常生活中的重要方式。
而复杂网络的研究为我们理解信息在网络中的传播方式提供了新的视角。
通过对网络的结构和动力学的研究，可以更好地预测信息在网络中的扩散范围和速度。
同时，也可以通过调整网络的拓扑结构来加强或者限制特定信息的传播。
统计物理学中的复杂系统研究
统计物理学中的复杂系统研究复杂系统是由大量相互作用的组成部分构成的系统，如天气、生态、社会等。
统计物理学中的复杂系统研究是其中的一种研究方法，旨在解决复杂系统中的物理问题。
在统计物理学中，研究人员使用各种方法来模拟、描述和预测复杂系统的行为，以增加对复杂系统的理解。
1. 研究复杂系统的难点研究复杂系统的难点在于系统中存在过多的部分，并且这些部分之间的作用十分复杂。
尽管复杂系统的基本组成部分是已知的，但是在真实系统中，这些组成部分经常受到诸如温度、压力和湿度等外界因素的影响。
这种非均匀状态会导致复杂系统的行为非常不可预测。
2. 统计物理学中的方法统计物理学中的方法能够对复杂系统进行分析和研究。
在统计物理学的框架下，复杂系统中的每个组成部分被看作是平衡态催化剂或随机游走的单体。
对于大规模的系统，单体模型可以在统计物理学中进行研究。
随机游走模型是从单个微粒的运动开始的。
然后，可以对这些微粒进行聚合，以模拟更复杂的化学反应。
这些聚合物被看作是复杂系统的基本组成部分。
在统计物理学中，关注的是复杂系统中的宏观性质。
这些性质可以从微观部分的运动和相互作用推断出来。
研究人员可以使用Monte Carlo模拟等方法，以研究宏观系统的结构、相变、动力学等性质。
3. 研究成果统计物理学对复杂系统的研究已经取得了重要的成就。
首先，统计物理学的一大研究重点是相变，这一研究领域通过研究物质的宏观性质变化，如物态变化，可以揭示系统中的有序性和无序性之间的关系。
其次，众所周知，生物组织是非常复杂的系统之一，对生物复杂性研究的探索在普遍科学范畴增进了我们对人类生存的了解，而统计物理学为这一领域做出了非常重要的贡献。
另外，统计物理学为分子动力学的发展提供了理论基础，使得模拟和探讨物质的运动成为可能。
此外，统计物理学也使得探究社会和经济系统成为可能，给这些领域提供了新的思路和方法。
总体而言，尽管统计物理学中的研究仍在不断的发展，但它为解决复杂系统中的各种问题提供了有用的理论和方法。
复杂网络的统计力学
6
表 I 一些实际网络的一般特性。 对每个网络，我们给出节点数，平均度<k>,平均路径长度 l ，及群系数 c 。为了比较，我们也列出了同等规模和平均度的随机图的平均路径长度 lrand 和集群系数 crand 。最后一
栏数字对应于图 8 和图 9 中的符号。
( ) 表 II 一些无标度网络表征度分布的规模指数。 其 p k 服从幂律分布公式（2）。我们给出网络规模、 ( ) ( ) 平均度 k ，符号 k 表示幂律标度。对有向网络我们分别列出入度 rin 和出度 rout 指数。而对无向网络
1.亚临界状态（ P < PC ）
2.超临界状态（ P > PC ）
C.精确解：Cayley 树上的渗流 D.临界区域内的标度 E.群结构 F.无限维逾渗 G.随机图论与逾渗的对应关系 Ⅴ 广义随机图 A.无标度随机图的阈值 B.生成函数形式
1.组分规模和相变 2.平均路径长度 C.幂律度分布的随机图 D.对分图和集群系数 Ⅵ 小世界网络 A.Watts-Strogatz 模型 B.小世界网络特性 1.平均路径长度 2.集群系数 3.度分布 4.频谱特性 Ⅶ 无标度网络 A.Barabási-Albert 模型 B.理论方法 C. Barabási-Albert 模型的限制条件
（2）
这类网络称为无标度网（Barabási 和 Albert,1999）。当一些网络呈现出指数尾部时， p(k )
的函数形式常常与随机图的泊松分布有重要的偏离。 这些发现在过去几年中引起了网络建模的复兴，导致三类主要模型的推广和研究。首先
是与 Erdös-Rényi 模型不同的仍广泛地用于许多领域作为许多建模及实证研究标准的随机 图。第二是由群聚现象激发产生的一类模型统称为小世界模型的提出。这些模型介于高度群 集的规则网络和随机图之间。最后是幂律度分布的发现，导致了重点在于网络动态特性，目 的是要提供网络演化普适性理论的各种无标度模型的构建。
复杂网络聚类算法的研究精品PPT课件
Power-law distribution
P(X k) ka
P(X k) ek
k!
11
Network (Science 1999)
Network Motif：在统计意义上，网络中频繁出现的
子图模式。（某些子图在现实网络中出现的概率明显高
3
社会网络（Social Networks）
科学家协作网
移动电话网络
《圣经》对应的社会网络
4
生物网络（Biological Networks）
新陈代谢系统网络 蛋白质交互网络
食物链网络
5
科技网络（Technological Networks）
6
O(101)
复杂网络分析具有重要研究意义
对于小规模网络，我们可以 通过肉眼观测其形态、特征 ，但是对于(超)大规模复杂 网络，我们将很难通过肉眼 深入理解和预测网络的结构 、行为和功能，需要借助各 种复杂网络分析方法。
2.1 复杂网络聚类方法的分类 2.2 基于优化的复杂网络聚类算法 2.3 启发式复杂网络聚类算法 2.4 其它网络聚类算法
23
2.1 复杂网络聚类方法的分类
• 基于优化的方法将复杂网络聚类问题转 化为优化问题，通过最优化预定义的目标函 数来计算复杂网络的簇结构。
• 启发式方法将复杂网络聚类问题转化为 预定义启发式规则的设计问题。
复杂网络聚类方法研究
1
目录
1.复杂网络聚类方法的研究背景及意义 2.复杂网络聚类方法的研究现状及分析 3.复杂网络聚类所面临的问题 4.我们的工作 5.复杂网络vs时空数据挖掘
2
1.复杂网络聚类方法的研究背景及意义
现实世界中的诸多系统都以网络形式存在， 如社会系统中的人际关系网、科学家协作网 和流行病传播网，生态系统中的神经元网、 基因调控网和蛋白质交互网，科技系统中的 因特网、万维网、通信网、交通网等。由于 这些网络所对应的系统具有很高的复杂性， 因此被统称为“复杂网络(complex network)”。
从统计物理学看复杂网络研究
值大的点倾向于和度值大的点连接， 还是倾向于和度值小的点连接。具体的方法是， 通过 任意一条边都可以找到两个顶点， 进而得到两个度值， 这样通过所有的边我们就得到了两 个序列， 分析这两个序列的相关性即可。研究表明实际网络存在一定程度上的匹配模式， 有的网络正向匹配， 也有的网络反向匹配。但是， 由于是无向网络， 把哪一个顶点的度放 把哪一个顶点的度放入序列 " 是任意的， 这一点对于相关性分析的影响并没有 入序列 ! ， 得到研究。实际网络的分析表明， 不同的网络存在不同的匹配模式， 有正相关也有负相 关。 集聚程度的意义是网络集团化的程度， 即考察连接在一起的集团各自的近邻之中有 多少是共同的近邻。一种定义是对于每一个顶点 # ， 找到其近邻集合 $ # ， 记 % * + $# + ， $ # 中存在的边的数量为 & ’ 则 ,# ’ & ,% （ !）
计规律的分析称为网络演化性质的研究， 例如 +++ 网络中网页数量的时间演化规律， 而把关于具有特定几何性质的网络的形成机制的探索称为网络演化机制模型， 例如探讨 ［(,］ ［(3］ 万方数据 把建立在网络上的其他模型， 例如传染病 、 渗流模型 的动态 ./01$ 2%$$ 网络的形成；
,9
物
理
关键词： 统计物理学； 复杂网络； 综述； 随机图； 幂律； 无标度网络 中图分类号： -"#" = ! 文献标识码： >
)
引
言
［# ? *］ 近年来， 关于复杂网络的研究正处于蓬勃发展的阶段 。其研究者来自图论、 统
复杂网络理论和应用研究PPT课件
早期网络模型-ER模型
Erdös和Rényi （ER）最早提出随机网 络模型并对模型进行了深入研究，他们 是用概率统计方法研究随机图统计特性 的创始人。
在模型开始阶段给定N个节点，没有边， 以概率p用边连接任意一对节点，用这样 的方法产生一随机网络。
~ 1.5 Poisson distribution
小世界模型
为了描述从一个局部有序系统到一个随机 网络的转移过程，Watts和 Strogatz （WS）提出了一个新模型，通常称为小 世界网络模型。
WS模型始于一具有N个节点的一维网络， 网络的节点与其最近的邻接点和次邻接点 相连接，然后每条边以概率p重新连接。 约束条件为节点间无重边，无自环。
成的一张图。
中国教科网
中国教科网拓扑结构
网络（图）的基本概念
• 关联与邻接 • 度、平均度 • 节点的度分布 • 最短路径与平均路径长度 • 群系数
网络(图)的基本概念
a
b
c
d
e
网络(图)的基本概念
节点的度分布是指网络（图）中 度为 k的节点的概率 p(k随) 节点
度 的变k化规律。
网络(图)的基本概念
规则图的特征
平均度为3
随机图的特征
节点确定，但边以概率 p任意连
接。 节点不确定，点边关系也不确定。
随机图——节点19，边43
平均度为2.42，集群系数为0.13。
随机图——节点42，边118
平均度为5.62，集群系数为0.133。
4. 复杂网络的演化模型
复杂网络是大量互联的节点的集合，节点 是信息的载体，比如互联网，万维网，以 及各种通信网、食物网、生物神经网、电 力网、社会经济网、科学家合作网等。
复杂网络研究
Collective behaviors耦合振子的集体行为。
我们发现对一维及二维耦合振子网，耦合极易使相邻或参数相近的振子形成集团。
随着耦合强度的增加，小集团逐渐合并为大集团，最后达到全局同步化。
对某一特定的耦合强度，相集团的数目及各相集团的组成部分可随时间变化，然而相集团组成的班图可由平均最近邻距离来刻画。
我们的结果表明在大量耦合振子组成的系统中，相同步化是通过相集团形成的方式来取得的。
此外，我们阐述了相集团湮灭的机制并发现了实现相同步化所需的临界耦合参数与振子数目之间的标度。
我们的结果意味着在实际情形中，相集团可能比相同步化更普遍。
从而对象生态学中的人口数据，生物医疗系统，及神经科学中的耦合机制等有了进一步的了解。
（此工作已发表在Phys.Rev.E 63, 055201(2001)(Rapid communications)，Int.J.Bif.Chaos 11, No.12, 3137(2001)，Commun.Theo.Phys. 35, 425(2001).）Coherence Resonance随机动力系统中的混沌动力学行为噪声是现实系统中普遍存在的东西，是实验中无法根除的量。
要将现有的混沌理论应用到实际中，就必须考虑噪声效应。
然而以往的研究集中在对混沌理论及混沌行为的研究上而忽视了噪声的作用。
本课题中我们系统地研究了噪声对混沌系统的作用, 我们首先研究了动力系统中的噪声诱导混沌效应。
对于非混沌吸引子与非吸引的混沌鞍点共存的情形，比如周期窗口，我们发现在外噪声的作用下，系统的渐进吸引子可从非混沌吸引子变为混沌吸引子。
我们的结果表明在由微分方程描述的物理系统中，噪声可诱导不稳定维数可变性（从一个不稳定方向变为两个不稳定方向或从两个不稳定方向变为三个不稳定方向）并毁坏系统的中性方向，从而使非混沌吸引子变成混沌状。
此外，我们发现在靠近转变处存在着普适标度率，其控制着当噪声变强时最大Lyapunov指数怎样变正。
从统计物理学看复杂网络研究
从统计物理学看复杂网络研究从统计物理学看复杂网络研究摘要：复杂网络研究是近年来统计物理学领域的一个重要研究方向。
本文将从统计物理学的角度出发，探讨复杂网络的定义、特征以及其在统计物理学中的应用，通过对复杂网络研究的探索，我们对于复杂系统的理解将更加深入。
关键词：复杂网络、统计物理学、复杂系统、网络拓扑结构、相变现象一、引言复杂网络的概念在上世纪90年代提出，并随后引起了广泛的研究兴趣。
复杂网络是由大量节点和相互作用的连接构成的系统，具有非线性、非均匀以及高度复杂的特征。
在过去的几十年中，复杂网络研究已经成为了统计物理学领域的一个重要研究方向。
统计物理学的方法和理论为我们研究和理解复杂网络提供了强有力的工具。
二、复杂网络的定义和特征复杂网络的定义可以简单地理解为一个由节点和连接组成的图，在复杂网络中，节点代表网络中的个体或者系统中的元素，连接代表它们之间的相互作用或者关系。
复杂网络的特征可以通过其拓扑结构来描述，包括节点的度分布、聚类系数、平均最短路径等。
复杂网络的度分布是指网络中每个节点的连接数分布情况，这是复杂网络的一项重要特征。
在许多复杂网络中，度分布呈现出非常特殊的形式，如幂律分布。
这意味着一些节点具有非常高的度，而大部分节点的度较低。
这种幂律分布的特性使得复杂网络呈现出了鲁棒性和小世界性等重要特征。
聚类系数衡量了一个网络中节点朋友之间相互连接的程度。
在复杂网络中，朋友之间的连接往往具有高度的聚集性，这意味着节点的朋友很可能也是彼此的朋友。
聚类系数的高低可以反映网络的群聚效应程度，同时也可以反映出网络中信息和传播的能力。
平均最短路径是指网络中任意两个节点之间连接的最短路径的平均值。
这一指标可以反映出网络的整体连通性以及信息传播的效率。
复杂网络中的平均最短路径往往较短，这是因为复杂网络中存在着许多短距离的连接，也具有高效的信息传播特性。
三、复杂网络的应用复杂网络的研究在统计物理学以及其他领域具有广泛的应用。
（理论物理专业优秀论文）复杂网络模型及其统计性质的研究
摘要真实世界中存在的大量复杂系统，从拓扑结构的角度看都可以抽象为复杂网络。
如今，复杂网络已经成为研究和揭示自然界和人类社会中具有各种各样复杂性的体系的结构及其功能的非常重要的手段。
自1998年Watts和Strogatz提出小世界网络模型（WS模型）以来，有关复杂网络的各种宏观性质、微观动力学生成机制以及网络的功能和演化规律等一系列问题的研究成为目前科学家广泛关注的热点之一。
本文中，为了理解真实网络小世界性质的物理起源，我们提出了一种在欧几里得空间中构建小世界网络的微观生成机制，并系统研究了在该机制下的网络模型的各种宏观性质及其动力学行为。
另外，为了更好地描述和刻画复杂网络系统，我们提出了一种基于非线性权重分配机制的加权演化网络模型。
该模型为展现加权网络中权重与拓扑结构之间的非线性关联提供了一种可能的微观机制。
本文共分五章。
第一章中，我们简单回顾了复杂网络研究的概况，介绍了真实网络的典型结构特征以及一些重要的实验研究结果。
第二章中，我们对三类主要的复杂网络模型及其性质进行了简要的介绍。
它们包括随机网络模型（ER模型）、小世界网络模型（WS模型）和无标度网络模型（BA模型）。
第三章中，我们提出了一种在欧几里得空间构建小世界网络的简单微观生成机制(简称DS机制)。
通过DS机制构建的小世界网络模型不仅能够展现出小世界网络的典型结构性质，而且还表现出优化小世界网络的主要特征。
该模型为我们全面认识和理解小世界性质的物理起源提供了一种简单清晰的图象。
此外，我们还研究了通过DS机制构建的小世界网络上的相变和疾病传播等动力学行为。
研究结果显示，这些行为与传统网络模型上的动力学行为相比具AbstractMany complex systems in the real world can be abstractly described in terms of networks from a purely topological point of view. Nowadays, complex networks have become a very important approach to study and uncover the structures and functions of a variety of complex systems in nature and human society. In 1998, Watts and Strogatz put forward the famous small world network model (WS model). Since then, studies related to complex networks on a series of topics, such as macroscopic properties, the corresponding microscopic mechanisms determining the topology, dynamical evolution, etc, have become one of the focus of scientific activities. In this thesis, in order to understand the physical origin of small world, we put forward a simple microscopic mechanism to generate small-world networks in Euclidean space, and explore systematically the statistical properties of the small-world network model. In addition, in order to get the better description and characterization of complex networks, we investigate a weighted evolving network with the nonlinear weight assignment, which provides a possible microscopic mechanism of the presence of nonlinear correlations between weight and network topology in many weighted networks.The thesis consists of five chapters. In chapter one, we give a brief review to the study of complex networks, and then introduce briefly the statistical properties of complex networks and some experimental results of realistic networks. In chapter two, we introduce briefly the properties of three kinds of typical network models. These models include the random network model (ER model), the small world network model (WS model) and the scale free network model ( BAC. Tang Dissertation of Master’s Degree - iv -model). In chapter three, we put forward a simple microscopic mechanism (DS mechanism) that can generate the small-world networks in Euclidean space. In the network model with DS mechanism, the typical small-world characteristics demonstrated by the WS model occur. And the model exhibits the features of optimized small-world networks. We believe that the present network model provides a transparent picture for the physical origin of small world behaviors of some realistic networks. In addition, the dynamical behaviors taking place on our small-world network, such as phase transition and epidemic spreading, are investigated. In contrast with the WS network, these behaviors display some different characteristics. In chapter four, we firstly give a brief review to some kinds of important weighted evolving network models, and then present a model of weighted evolving networks incorporating a nonlinear scheme for weight assignments to the links. The model produces networks that exhibit the power-law behaviors of weight distributions with different exponents and nonlinear correlations between the weight and the topology. The chapter five presents a conclusion for our work and some prospects for future works in this field.Key Words: small-world network, Euclidean space, weightedevolving network，nonlinear mechanism of weightassignment唐超湘潭大学硕士学位论文- 1 -引言自然界与人类社会中存在大量的复杂系统，对它们的研究是当代物理学所面临的重要课题和挑战。
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师范大学学报（自然科学版） 2008(1 60.李强复杂网络研究的概率统计方法[期刊论文]-泰山学院学报 2007(6 61.胡钢锋.李德毅.陈桂生.李兵一种新的复杂网络演化机制研究[期刊论文]-计算机研究与发展 2007(z1 62.胡钢锋.李德毅.陈桂生.李兵网络化软件的基本特征探讨[期刊论文]-计算机研究与发展 2007(z1 63.章忠志.荣莉莉具有无尺度拓扑与小世界效应的Sierpinski网络[期刊论文]-系统工程学报 2007(4 64.张译.靳雪翔.张毅.姚丹亚基于二分图的城市公交网络拓扑性质研究[期刊论文]-系统工程理论与实践 2007(7 65.王瑞兵.姚洪兴复杂网络的同步及保密通信[期刊论文]-微计算机信息 2007(30 66.张丹红.李晓辉复杂网络理论的情报学意义探讨——以科研合作网络和引文网络为例[期刊论文]-情报资料工作 2007(6 67.洪少春基于图书借阅关系的复杂网络的度分布和集聚程度[期刊论文]-海南师范大学学报（自然科学版） 2007(3 68.贾秀丽.蔡绍洪.刘浩广.汪红.张芙蓉无标度网络BA模型的物理内涵及其改进模型的比较[期刊论文]-贵州大学学报（自然科学版） 2007(6 69.刘浩广.蔡绍洪.张玉强.贾秀丽复杂网络中BA模型及其几种扩展模型的比较[期刊论文]-贵州大学学报（自然科学版） 2007(5 70.周涛.肖伟科.任捷.汪秉宏网络集团度的幂律分布[期刊论文]-复杂系统与复杂性科学 2007(2 71.张丽娟.李常洪企业合作复杂网络研究——以汽车制造业为实证的分析[期刊论文]-科技与管理 2007(4 72.樊蓓蓓.祁国宁基于复杂网络的产品族结构建模及模块分析方法[期刊论文]-机械工程学报 2007(3 73.李英.周伟.郭世进上海公共交通网络复杂性分析[期刊论文]-系统工程 2007(1 74.胡煜东.赵瑞玉小世界网络上的Ising模型[期刊论文]-太原师范学院学报（自然科学版） 2007(1 75.袁娟.张宁家电企业竞争网络的拓扑结构分析[期刊论文]-上海理工大学学报 2007(1 76.潘义.冯子男.刁元波.向杰.文志宁.李梦龙细胞信号转导的复杂网络分析[期刊论文]-计算机与应用化学 2007(1 77.章忠志.荣莉莉 BA指数网络结构特性精确计算[期刊论文]-大连理工大学学报 2007(1 78.秦琼复杂网络演化模型的研究[学位论文]硕士 2007
79.邓宏钟.朱大智.吴俊.谭跃进具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法[期刊论文]-系统工程 2006(10 80.李季.汪秉宏.蒋品群.周涛.王文旭节点数加速增长的复杂网络生长模型[期刊论文]-物理学报 2006(8 81.姚园园.张志鸿从复杂网络角度对即时消息网络进行拓扑建模[期刊论文]-微计算机信息 2006(24 82.一种改进的
演化型Internet拓扑模型[期刊论文]-计算机技术与发展 2006(8 83.韩明畅.李德毅.刘常昱.李华软件中的网络化特征及其对软件质量的贡献[期刊论文]-计算机工程与应用 2006(20 84.张宁复杂网络实证研究——中国教育网[期刊论文]-系统工程学报2006(4 85.探讨动态复杂网络的新途径[期刊论文]-系统工程理论与实践 2006(7 86.李树茁.杨绪松.靳小怡.费尔德曼.杜海峰中国乡城流动人口社会网络复杂性特征分析[期刊论文]-市场与人口分析 2006(5 87.王林.戴冠中无标度网络度秩指数的变化范围[期刊论文]-控制理论与应用 2006(4 88.杜金柱.蒋晓原基于无尺度网络雪崩效应控制的仿真研究[期刊论文]-计算机仿真 2006(5 89.朱大智.吴俊.谭跃进.邓宏钟度秩函数:一个新的复杂网络统计特征[期刊论文]-复杂系统与复杂性科学 2006(4 90.余根坚.许力.郑宝玉复杂动态网络模型研究进展[期刊论文]-福州大学学报（自然科学版） 2006(5 91.秦琼.刘海英.王志平 BA演化模型的一种扩展[期刊论文]-大连海事大学学报 2006(4 92.李勇.屠梅曾.史占中企业集群创新网络动态演化模型[期刊论文]-系统工程理论方法应用 2006(2 93.胡峰.张黎知识扩散网络模型及其启示[期刊论文]-情报学报 2006(1 94.卢全国.刘德辉.魏国前.李立方基于复杂网络的区域制造产业联盟研究[期刊论文]-南昌工程学院学报 2006(1 95.赵永毅.史定华复杂网络的特征谱及其应用[期刊论文]-复杂系统与复杂性科学 2006(1 96.章忠志复杂网络的演化模型研究[学位论文]博士 2006 97.李阳轴辐式网络理论及应用研究[学位论文]博士2006 98.王茹复杂网络的拓扑结构、雪崩特征及动力学[学位论文]硕士 2006 99.王冰复杂网络的演化机制及若干动力学行为研究[学位论文]博士 2006 100.戴晓鸣一类节点分裂网络演化模型的研究[学位论文]硕士 2006 101.韩新娜复杂网络自适应同步的实现[学位论文]硕士 2006 102.张文波 Internet宏观拓扑结构的生命特征研究[学位论文]博士 2006
103.席运江组织知识的网络表示模型及分析方法[学位论文]博士 2006 104.张俊良复杂网络可靠性研究[学位论文]硕士 2006 105.陆履平广州软件产业网络研究[学位论文]博士 2006 106.陆履平广州软件产业网络研究[学位论文]博士 2006 107.王文杰中国家电企业竞争关系的复杂网络分析[学位论文]硕士 2006 108.胡煜东 Ising模型的数值模拟研究[学位论文]硕士 2006 109.胡煜东 Ising模型的数值模拟研究[学位论文]硕士 2006 110.陈雷.王延章熵权法对融合网络服务质量效率保障研究[期刊论
文]-计算机工程与应用 2005(23 111.郑金连.狄增如复杂网络研究与复杂现象[期刊论文]-系统辩证学学报 2005(4 112.王冰.修志龙.唐焕文基于复杂网络理论的代谢网络结构研究进展[期刊论文]-中国生物工程杂志 2005(6 113.成桂芳.宁宣熙基于隐性知识传播的虚拟企业知识协作网络研究[期刊论文]-科技进步与对策 2005(9 114.李金华.孙东川.谢卓君创新网络的结构与行为研究框架[期刊论文]-科技进步与对策2005(8 115.谭璐.姜璐系统生物学与生物网络研究[期刊论文]-复杂系统与复杂性科学 2005(4 116.陈禹.宗骁.郝杰.许彦 BA模型的三种扩展[期刊论文]-系统工程学报2005(2 117.章忠志.荣莉莉 BA网络的一个等价演化模型[期刊论文]-系统工程
2005(2 118.赵明.汪秉宏.蒋品群.周涛复杂网络上动力系统同步的研究进展[期刊论文]-物理学进展 2005(3 119.唐芙蓉.蔡绍洪.李朝辉无尺度网络中的统计力学特征[期刊论文]-贵州大学学报（自然科学版） 2005(1 120.柏文洁.汪秉宏.周涛从复杂网络的观点看大停电事故[期刊论文]-复杂系统与复杂性科学 2005(3 121.科学家合作网络的聚类分析[期刊论文]-复杂系统与复杂性科学 2005(2 122.任梁复杂网络三维拓扑生成器及其在SD频数分析中的应用[学位论文]硕士 2005 123.王志亮社会网络分析方法在科研协作网中的应用研究[学位论文]硕士 2005 124.洪晓韵基于小世界理论的中文关键词自动抽取与标引[学位论文]硕士 2005 125.刘练兵 Watts-Strogatz网络中的传播行为[学位论文]硕士 2005 126.于海波中国航空网络拓扑结构及其演化特征[学位论文]硕士 2005 127.刘美玲 BA无标度网络模型的应用及扩展[学位论文]硕士 2005 128.唐芙蓉复杂网络的统计力学特征及无标度特征形成机理的研究[学位论文]硕士 2005
129.陈志锋网络演化与节点状态相耦合的无标度模型[学位论文]硕士 2005 130.裴昌炜复杂网络上的SLR模型的相变研究[学位论文]硕士 2005 131.李梦辉加权网络的实证研究及演化模型[学位论文]硕士 2005 132.刘晖地球空间信息网格及其在连续运行参考站网络中的应用研究[学位论文]博士 2005 133.姜誉 Internet路由器级拓扑测量与分析技术研究[学位论文]博士 2005 134.彭海鸥复杂网络上传染病的延时动力学[学位论文]硕士 2005 135.蒋品群混沌系统和复杂网络系统的控制、同步和演化研究[学位论文]博士 2005 136.关沫复杂网络中的计算迁移问题[学位论文]博士 2005 137.包秀国开放层次式系统的生存性增强技术研究[学位论文]博士 2005
138.李勇企业集群的互动创新机制研究[学位论文]博士 2005 139.李中男复杂网络抗攻击能力的研究[学位论文]硕士 2005 140.谢王丹 M市R产业竞争网络结构研究[学位论文]硕士 2005 141.宋波论环境社会系统的稳定演化[学位论文]博士 2004 142.张伟计算机网络中复杂行为的分析与仿真[学位论文]博士 2004 本文链接：
/Periodical_wlxjz200401002.aspx。