近邻耦合网络中流耦合所导致的同步与结点动力学

通过观察最近邻耦合动力学网络的同步及其相应的结点动力学性质,来揭示网络中结点间互相输入流及网络规模对网络同步的影响,从而获得更多的网络同步动力学过程的细节．结果揭示了网络同步的条件,即小规模（结点个数较少）最近邻耦合动力学网络能够在混沌和周期态上实现精确同步,在超混沌向混沌转变的临界态附近实现广义同步．     

具有时变时滞耦合的两个不同复杂网络的自适应同步

针对两个不同的时变时滞耦合复杂网络,提出一个新的网络同步模型.该模型中的两个网络在节点数目、拓扑结构、内部耦合、耦合时滞及节点动态均可不相同.基于LaSalle不变原理,设计自适应控制器使得两个网络获得同步.进一步研究了具有未知拓扑结构的两个复杂网络的自适应同步问题.数值结果表明了本文方法的有效性.     

连接密度对于均匀网络上耦合映象同步方式和同步时间的影响

通过修改随机网络的连接概率,研究了网络的连接密度对于均匀网络上的同步方式和同步时间的影响,发现稠密的网络上同步时间与耦合强度关系是单调的.进一步揭示了连接密度产生这种影响的机制,即在稠密的网络上,弱耦合Logistic映象具有与强耦合Logistic映象相同的同步方式,于是随着耦合强度的变化,不出现两种同步方式的转变以及相应的同步慢化.     

基于复杂网络的混沌同步研究

根据Lyapunov稳定性理论,分别给出了环状网络和全局耦合网络渐近同步和指数同步的充分条件.并对两种不同结构网络的同步性能进行了比较,发现全局耦合网络同步性能更好.最后以Lorenz混沌系统为节点,分别对4个节点的环状网络和全局耦合网络的混沌同步进行了数值仿真,验证了结论的可靠性.     

两种复杂网络白适应同步策略

提出了两种复杂网络自适应同步策略,其自适应因子分别是1维和n维函数,自适应更新率依赖于相邻结点的输出和局部误差．当动力系统函数的雅可比矩阵的范数有界时,自适应同步策略局部渐近同步．利用李雅普诺夫定理分别证明了两种策略同步解局部渐近稳定性,最后,在100个结点的无标度网络上,分别给出了自适应率为1维和n．维函数时的数值仿真实例,展示了同步误差的变化趋势,也验证了具有n维自适应函数控制策略的优势．     

延迟-星形连接H-R神经网络的同步

利用施加时间延迟耦合项的方法,研究Hindmarsh-Rose(H-R)神经元在星形连接网络下的同步情况.分别将耦合强度与时间延迟作为控制参数,探讨4个H-R神经元在星形连接网络下的理想同步情况,给出能实现同步的耦合强度和时间延迟的取值范围.研究发现H-R星形网络具有独特的同步现象.     

非线性变时滞耦合复杂网络的牵制控制

研究具有非线性变时滞耦合复杂网络模型的同步问题,通过牵制控制的方法对变时滞耦合复杂动力网络进行同步控制.分别对外耦合矩阵可约和不可约两种情况设计了简单的控制器,通过控制网络的少部分节点使网络同步于一个孤立的节点.根据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式理论得到了非线性变时滞耦合的复杂网络的牵制同步的充分条件.数值仿真采用了新的混沌系统模型,仿真结果进一步证明了结论的正确性和有效性.     

一类耦合时滞复杂动态网络的分布采样同步

基于分布采样控制策略研究具有耦合时变时滞的复杂动态网络(Complex Dynamical Networks,CDNs)的状态同步问题.引入时间依赖的Lyapunov函数分析同步误差系统的稳定性.运用Jensen不等式处理积分项,并结合凸组合技术,建立了具有较少保守性的分布采样同步判据;并给出了设计具有最小耦合力的分布采样同步控制器的迭代算法.与已往文献结果相比,本研究所得到的判据放宽了采样区间的上界,降低了保守性.最后,通过两个数值实例验证了所提方法的有效性.     

网络拓扑结构对混沌同步能力的影响

本文考察了链状、环状和全局三种连接方式的双向耦合网络的拓扑结构对Arneodo混沌系统的同步能力的影响.基于线性稳定性理论,通过计算最大条件李雅普洛夫指数,得到了体系处于混沌同步时的耦合强度的最小临界值,发现三种不同拓扑结构的网络中,全局耦合的网络同步时耦合强度比其它两种都小,这表明全局耦合网络同步能力最强,链状网络同步能力最差.最后通过对连接图判据和数值计算结果的比较,验证了数值计算结果的可靠性.     

噪声影响下的非线性耦合Hindmash-Rose神经网络混沌同步

研究具有最近邻域连接形式的Hindmash-Rose (H-R)神经网络混沌同步.通过非线性耦合项的构造使混沌系统对称耦合.对于3个以及4个H-R神经元构成的最近邻域耦合网络,给出产生完全同步的耦合强度范围,并分析了网络结构和噪声施加位置共同作用下系统的同步情况.结果表明:噪声在某些特定条件下可以一定程度提高系统同步性能.同时发现对于5个及更多数量的最近邻域连接神经网络.很难实现其完全同步.并通过条件Lyapunov指数的计算进行了验证.