复杂网络理论及其应用研究概述

从统计特性、结构模型和网络上的动力学行为三个层次简述复杂网络相关研究，并着重介绍了网络上的传播行为，认为它代表了复杂网络在社会经济系统中的重要应用。     

复杂网络研究与复杂现象

复杂网络研究为探讨复杂系统的性质提供了一个新的视角。简述了复杂网络的基本概念，对网络的结构与功能作了概略的介绍，包括小世界网和无标度网的结构特点。通过对小世界网络中小世界特征的度量，讨论了复杂网络对复杂系统研究的启示，并对生物进化过程中生物的复杂性增加在蛋白质相互作用网络中的体现做了尝试性的说明，以此为基础，对随机性与规则性之间可能产生的复杂现象进行了初步讨论。     

复杂网络理论及其在中医学研究中的应用

中医学是从整体上把握疾病的变化规律的系统医学.通过回顾复杂网络的基本统计特性、介绍几种主要网络的拓扑结构模型以及基本分析方法,提出利用复杂网络理论研究中医学的基本思路.应用复杂网络对慢性病毒性乙型肝炎(乙肝)症候人群网络进行实证研究,结果发现乙肝症候人群网络具有小世界等特征.研究还显示了乙肝人群分布具有中医学证候分类的特征,为中医复杂系统研究及中医临床诊断提供一种可行的研究方法.     

节点数固定的复杂网络模型初探

由于随机图模型、小世界模型和无标度模型的结构上存在交叉性，有必要对复杂网络进行新的分类。本文将复杂网络分成两类：节点数固定的复杂网络和节点数变化的复杂网络，且重点研究了前一类网络。首先时节点数固定的网络进行了细分，然后分析了在边的不同连接方式下节点数固定的网络的度分布、平均最短路长度和聚类系数等特征，最后讨论了小世界特性与无标度特性产生的原因。研究表明，节点数固定的网络大多具有小世界特性，小世界特性与无标度特性是从不同的侧面来研究复杂网络的，从而很好地解释了在许多复杂网络这两种特性能够共存的原因。     

人类对于网络的认识的新发展

网络概念由来已久。然而，近年来随着计算机网络的迅速发展，人类对于网络概念的理解和关于网络演化规律的认识有了突破性的发展。作为系统思想的一个重要切入点，这些新的理解和认识具有十分重要和深远的意义。重点介绍了小世界网络（Small World Network）和无标度网络（Scale Free Network）两种值得关注的网络理论，并从系统科学的角度分析了它们提供的启示。在中国人民大学经济科学实验室师生的研究工作的基础上，对于这两种理论的关系和改进方向提出若干观点，并对这一领域的发展前景和进一步研究方向进行了展望。     

基于复杂网络的大脑功能连接研究

应用复杂网络方法研究数学认知的一个基本过程--背诵过程中大脑功能连接的特征.利用功能磁共振成像(fMRI)得到的数据,建立了不同认知任务下的大脑功能网络.对不同网络的分析表明,不同认知任务下,大脑功能连接虽然有一定的区别,但都具有相同的特性:功能连接的度分布呈power-law分布,网络的平均最短距离与对应的随机网络相...     

一个小型科研合作复杂网络及其分析

对1998年1月至2004年6月问发表于《物理学报》和《Chinese Physics》上，混沌科学方面的科学研究论文作者合作研究所形成的小型网络进行了初步研究。数据分析表明：该领域内相关科学研究工作者之间形成的科研合作关系网络，也具有类似许多大型合作关系网络数据库所具有的无尺度网络特性；对该非连通合作网络内部的较大连通组群的聚类特性、小世界特征等相关性质进行了初步比较研究，发现了该网络的一些相关特征。     

人类对于复杂网络的认识--系统科学的一个重要视角(专辑序言)

近年来，在系统科学的研究中，对于网络结构和性质的研究已经成为一个十分引人注目的领域。其突出代表就是小世界网络(Small World Network)和无标度网络(Scale Free Network)。     

复杂网络确定性模型研究的最新进展

复杂网络的确定性模型在复杂网络建模领域起着不可或缺的作用。按照复杂网络经典模型发展的先后次序,依次对随机图、小世界网络、无标度网络以及加权网络确定性模型的研究现状进行较全面的综述,重点介绍了相关模型的构造及其主要性质,并对复杂网络确定性模型未来的部分发展方向进行了展望。     

复杂网络抗毁性研究综述

自从小世界效应和无标度特性发现以来，复杂网络的研究在过去几年得到了迅速发展，其中复杂网络的抗毁性是研究焦点之一。本文首先从抗毁性分析、抗毁性优化两个方面详细综述了目前复杂网络抗毁性研究的进展。最后对复杂网络抗毁性研究存在的问题和未来发展的趋势进行了总结和展望。     

基于复杂网络的指挥信息系统拓扑模型研究

面对指挥信息系统日益呈现出的复杂性和网络化结构特点,提出基于复杂网络的研究思路,通过将三维立体结构映射到二维平面连接的方式,构建出指挥信息系统拓扑模型.然后通过实体数值分析的方法,验证了小世界和无尺度特性的存在,并展望了其网络化特征的应用前景,为将复杂网络成果运用到未来系统建设中去提供了积极的理论启示和参考价值.     

零模型及其在复杂网络研究中的应用

从假设检验这一源头出发,描述零模型方法产生的理论和实践背景,在生态学零模型启发中总结零模型的本质作用,并重点叙述在复杂网络拓扑结构研究中零模型的构建及其应用研究所取得的成果,讨论了复杂网络零模型研究的发展方向。     

具有无尺度拓扑与小世界效应的Sierpinski网络

复杂网络是目前国内外研究的热点之一,而分形则被认为是上个世纪学术界的一个重要发现.根据Sierpinski垫这一著名的分形结构,构建了一类确定性网络,称为Sierpinski网络.提出了生成该网络的一个迭代算法,使抽象的网络构造变得具体而直观.研究发现该网络具有与许多现实网络相似的结构特性:幂律度分布、较高的集聚系数和较小的直径.     

网络结构熵及其在非标度网络中的应用

为了定量地刻画复杂网络的非标度性,提出了节点重要度、网络结构熵、标准网络结构熵的概念,阐述了网络结构熵与连接度分布的关系.以世界贸易网为实例,比较了随机网络与非标度网络的网络结构熵.最后指出网络结构熵将是研究复杂网络的一个重要工具.     

复杂网络的特征谱及其应用

网络的特征谱与网络的拓扑密切相关，通过研究特征谱可以更好地了解网络的结构涌现和动力学特性。本文总结了近年来在网络特征谱方面的研究进展，首先介绍了3类重要网络模型邻接矩阵的特征谱密度和网络结构的关系及其在网络中心性和二分性中的应用，接着介绍了谱序列中存在的标度不变性和结构涌现，然后介绍了网络Laplacian矩阵的特征谱与网络同步之间的关系以及在分析网络社团结构中的应用，最后指出了进一步研究的方向。