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入选《新物理学》2010年最佳论文

已有 28238 次阅读 2011-4-4 08:32 |个人分类:生活点滴|系统分类:科研笔记| 物理学

最近得悉,我和赵明姐,昌松兄发表的《有向网络同步问题》一文入选《新物理学》统计物理与复杂系统方向2010年最佳论文,相关介绍 http://bbs.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3075&do=blog&id=303774
 

众所周知,在主稳定方程下,同步能力可以用耦合矩阵的特征值比来衡量(直接用单个特征值衡量的方法小帆老师和陈Sir有讨论),这里的同步能力是指在多大的参数范围内将动力系统从同步流行中微扰一下,还能回得去。至于回去要多长时间,讨论较少。当然,特征值比显然并不能完全刻画同步过程!一个稍微non-trivial一点的问题是:整个特征值谱能够在多大程度上刻画同步过程?也就是说,两个网络如果其耦合矩阵具有完全相同的特征值谱,它们的同步行为完全一样吗,还是有可能差异很大??

 

其实这个问题NishikawaMotter已经有过很漂亮的讨论。他们在06年的一篇Physica D论文中证明,对于一般情况下不可对角化的矩阵,当其特征值比为1的时候(这个时候,从主稳定方程的角度讲,同步能力最强),同步时间可能很长。有多长呢?可以证明是一个多项式时间,其阶数取决于若当分解后若当标准块的维度(这个证明看起来很复杂的样子,其实并不是很困难)。但是,光是这个玄而又玄的结论,并不能把网络结构和同步时间联系起来。去年,Beom Jun Kim发了一篇PRL,讨论了方向性对同步的意义,也是属于非常相关的工作。

 

我们的工作很简单,首先是从数学上进一步更清楚严格地给出了得到主稳定方程下具有最优同步能力的谱的耦合矩阵所对应的网络结构的两个条件(论文中只给出了充分性证明,因为是物理论文,风格上是按照故事情节自然展开叙述)。我们把这种“最优的”网络称作有效网络(effective networks)。然后我们给出了从一般的无向网络中抽取出有效网络的方法,这种方法有趣的地方在于,给定一个网络,可以抽取出很多具有完全相同的特征值谱但是结构非常不一样的若干网络。在这个基础上,我们就可以研究网络的结构对于同步时间的影响,包括网络的深度(因为有严格的层次结构)、纵向边和横向边等等。其中关于纵向边和横向边的讨论很有趣味。

 

------------ 同期入选的论文 ----------

STATISTICAL PHYSICS AND COMPLEX SYSTEMS

Recurrence networks—a novel paradigm for nonlinear time series analysisReik V Donner, Yong Zou, Jonathan F Donges, Norbert Marwan and Jürgen Kurths2010 New J. Phys. 12 033025
doi: 10.1088/1367-2630/12/3/033025Tag this article

Synchronization on effective networksTao Zhou, Ming Zhao and Changsong Zhou2010 New J. Phys. 12 043030
doi: 10.1088/1367-2630/12/4/043030Tag this article

A simple model for skewed species-lifetime distributionsYohsuke Murase, Takashi Shimada and Nobuyasu Ito2010 New J. Phys. 12 063021
doi: 10.1088/1367-2630/12/6/063021Tag this article

Optimal Prandtl number for heat transfer in rotating Rayleigh–Bénard convectionRichard J A M Stevens, Herman J H Clercx and Detlef Lohse2010 New J. Phys. 12 075005
doi: 10.1088/1367-2630/12/7/075005Tag this article

Worldwide spreading of economic crisisAntonios Garas, Panos Argyrakis, Céline Rozenblat, Marco Tomassini and Shlomo Havlin2010 New J. Phys. 12 113043
doi: 10.1088/1367-2630/12/11/113043Tag this article

 



复杂网络研究
http://blog.sciencenet.cn/blog-3075-429485.html

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