小世界网络研究血吸虫病的传播

通过理论分析和数值模拟,研究SIRS血吸虫病数学模型在小世界复杂网络上的传播情况和SIRS模型参数(传染率和治愈率)对疾病传播动态行为的影响,验证小世界网络上传播阈值的存在性.     

多层前向小世界神经网络的逼近与容错性能

基于Watts-Strogatz网络模型的构造思想,对多层前向神经网络中的规则连接依重连概率进行重连,构建了一种多层前向小世界神经网络模型.对该网络模型进行简要的数学描述,并以函数逼近和网络容错仿真考察了构建的小世界神经网络的性能.结果表明,与规则或随机连接的网络相比,当重连概率处于0.1～0.2时,小世界神经网络具有更优的逼近性能,且当网络学习速率参数在0.1～0.3之间时,对小世界神经网络的逼近性能影响较小.此外,当网络权值故障率小于30%时,重连概率不大于0.8的小世界神经网络与规则网络同样具有较优的容错性能,而当故障率大于40%时,重连概率较大的小世界神经网络和随机连接的神经网络的容错性能要明显优于规则网络.     

二维小世界网络上各向同性Ashkin-Teller模型的相变

运用Monte Carlo方法,研究了二维重连型小世界网络上各向同性Ashkin-Teller模型的铁磁相变,得到了在不同重连概率p下该模型的相图.结果表明,重连概率p对相图的结构影响很小,此类相图均由3个相组成,即完全无序的顺磁相、部分有序的铁磁相和完全有序的铁磁相,在完全有序的铁磁相和完全无序的顺磁相以及完全有序的铁磁相和部分有序的铁磁相之间还出现了一级相变线.     

传染病在小世界网络中传播的相变

为了研究传染病在小世界网络中传播的动力学特性,数值模拟了小世界网络中传染病的传播行为,观察到了相变现象.使用Watts等提出的小世界网络模型以及传统的SIR模型作为传染病模型,分别模拟了在固定传染概率Pi、改变构建小世界网络的无序参数Ps以及固定无序参数Ps、改变传染概率Pi两种情况下的传染病动力学行为.研究了以Pi和Ps为变量的传染病在小世界网络中传播的三维相变行为,并讨论了传染病传播过程中出现的这种相变行为与传染速度之间的关系.结果表明,在上述两种情况下,传染病的传播动力学行为都会有明显的相变发生,可以观测到在传染病稳定期传染人数从收敛态向振荡态的相变.     

局域世界网络上流行病传播的动态行为研究

将SIS（Susceptible-Infective-Susceptible）疾病传播模型应用到局域世界复杂网络上,通过理论分析和数值仿真,详细研究了不同的SIS模型参数（传染率、治愈率）以及局域世界的大小（M）对疾病传播动态行为的影响,根据仿真研究和分析的结果提出了一些可行的控制策略.     

Hindmarsh-Rose神经元模型在小世界网络里的非线性耦合

研究了Hindmarsh-Rose神经元模型在小世界网络里的非线性耦合问题.通过改变邻居半径m和重连概率P来观察模型的同步问题.同步误差主要是通过解网络里的微分方程来实现的,从而揭示了该神经元模型在小世界网络里的同步规律.     

考虑感染时延的局域世界复杂网络上疾病传播行为

将感染时延引入到经典的Susceptible-Infected-Susceptible(SIS)模型来研究局域世界复杂网络上带有时延的疾病传播行为.均匀时延和度相关时延被集成到改进的SIS模型中,通过数值仿真研究时延对传播行为的影响.结果表明感染时延会促进疾病的爆发,大大增加复杂网络上疾病感染程度.此外,局域世界大小M也会显著影响网络中的疾病传播行为.     

复杂网络子图中心性分析

许多现实网络虽然具有小世界和无标度的全局结构特征,但可能具有非常不同的局部结构特征,子图从局部层次刻画了网络内部相互连接的特定模式.本文通过仿真分析的方法研究了ER随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络模型的子图中心性的特点,得出了这三类网络模型的子图中心性与网络密度、重连概率和网络规模之间的关系.仿真结果表明,子图中心性能够刻画复杂网络的拓扑结构.     

非平衡涨落驱动的小世界网络分岔

利用复杂网络理论和非平衡统计理论,考察了非平衡涨落因素对小世界网络传播行为的影响．在小世界网络传播模型的基础上引入非平衡涨落因子,利用求解Fokker—Plank方程的随机微分方程方法,分析了非平衡涨落驱动下的小世界网络传播稳定性．研究发现非平衡涨落会触发网络状态失稳,出现分岔现象．在一定程度上揭示了复杂网络对某些参量敏感的起因,对更好地解释现实世界中的许多小世界网络对参数敏感的现象有重要意义,为实现对小世界网络稳定性控制提供新的思路．     

基于复杂网络理论的组织学习知识传播模型研究

利用复杂网络理论,针对一般组织学习群体,在考虑统一知识吸收率的基础上.引入知识遗忘率因素,采用小世界网络模型来构建组织学习的知识传播模型,通过分析网络的平均知识水平、网络知识扩散的方差和变差系数,研究了组织内知识传播网络模型的传播效率,分析了网络的知识传播速率及网络的敏感性.最后.通过仿真模拟可以得出,基于小世界网络传播机制的具有遗忘因子的知识传播模型能较好地模拟组织学习网络的知识演化机制.     

小世界网络上的手机短信息传播模型

建立了基于小世界网络手机短信息的传播模型,利用该模型研究了网络的近邻数和手机用户的信息转发概率对手机短信息传播的影响.     

动态社会网络上的传染病传播问题研究

随着对传染病传播问题研究的深入,研究中常用的传染病传播模型也越来越接近于现实世界.复杂网络视角下的传播模型,考虑了复杂动态的人际关系,能够更好的刻画传染病传播问题.依据传染病的生物学特征和人类社会关系网络的一般属性,本文在已有模型的基础上,在适应性网络中加入了潜伏期和"随机重连"机制,提出动态社会网络中的传染病传播模型,并以在世界范围内流行的、具有代表性的病毒——HIV病毒为例,阐述了该模型在动态社会网络中的应用.     

复杂网络上传播动力学研究综述

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络的研究热潮,其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究焦点之一.文中对复杂网络上传播动力学研究做了综述,包括介绍了经典传播模型,讨论了小世界网络和无标度网络的传播特性以及网络免疫技术.总结了物理学家进入网络研究领域的意义,并提出了目前尚无答案且值得进一步研究的4个问题.     

复杂网络上传播动力学研究综述

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络的研究热潮，其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究焦点之一.文中对复杂网络上传播动力学研究做了综述，包括介绍了经典传播模型，讨论了小世界网络和无标度网络的传播特性以及网络免疫技术.总结了物理学家进入网络研究领域的意义，并提出了目前尚无答案且值得进一步研究的4个问题.     

非平衡涨落对小世界网络传播行为的影响

本文利用复杂网络理论和非平衡统计理论,考查了非平衡涨落因素对小世界网络传播行为的影响。在Newman,watts,Moukarzel以及X．S．Yang提出小世界网络传播模型的基础上引入非平衡涨落因子,利用求解Fokker--Plank方程的随机微分方程方法,分析了非平衡涨落驱动下的小世界网络传播稳定性。研究发现非平衡涨落会触发网络状态失稳,出现分岔现象。在一定程度上揭示了复杂网络对某些参量敏感的起因,对更好地解释现实世界中的许多小世界网络对参数敏感的现象有重要意义。为实现对小世界网络稳定性控制提供了新思路。     

网络上局部行为反应对爆发阈值的影响

利用微观马氏链近似方法研究了社会网络上基于局部信息的行为反应对疾病传播的影响。根据微分方程的稳定性理论,得到了爆发阈值与行为反应参数的依赖关系;结合同质小世界网络上的随机模拟,发现在网络结构不变的情况下个体的行为反应对疾病控制有一定的作用。     

小世界网络上的差额选举模型

基于舆论演化模型,在小世界网络上建立了差额选举模型,研究了刻画网络结构的近邻数K和重新连接概率p及选举的差额度D对选举结果的影响．研究发现,在候选人初始支持率相同的情况下,K和p值增大,容易从候选人中产生代表,而且适当的差额度D有利于代表的产生．     

警报传播过程建模及影响因素

为了研究警报在社会关系网络环境中的传播特征及影响因素,基于多主体建模软件Repast仿真平台,以复杂系统和复杂网络理论为指导,在ER随机网络和WS小世界网络模型的基础上建立了警报的传播模型.对社会关系网络结构和信息源节点规则进行不同设置,通过对模拟结果的研究发现具有高聚类系数的网络结构和信息源选择高连接度的节点时,警报通知的传播效率明显提高.     

复杂网络中基于疾病传播模型的阻塞传播

复杂网络是现实世界的抽象,交通网络是一个复杂巨系统。从网络复杂性理论出发,在SIR、SEIR等传统的疾病传播数学模型的基础上,结合实际定义流动形式为:易阻-阻塞-调整-易阻(Susceptible-Infected-Adjustive-Susceptible),提出SIAS模型,用以说明交通网络中的阻塞传播特性;并利用建立的SIAS模型,通过仿真进一步分析模拟了交通阻塞的传播状况,得到了许多有益的理论结果,有可能为交通运输网络规划、设计、建设和管理提供科学的研究手段和理论支持。     

演化少数者博弈在小世界网络上的信息传递效应

研究了演化少数者博弈在Newman和Watts提出的小世界网络(NW小世界网络)上的局部信息传递作用.在奖罚比R不同的情况下,经纪人对策略的选择不同,系统的p值分布存在一个相变.数值模拟结果显示,在Ps相同情况下,NW小世界网络上的标准方差比由Watts和Strogatz提出的小世界网络(WS小世界网络)上的标准方差小,对资源的利用效率更高.