耦合生长网络模型的模拟

模拟Zheng和Ergtin提出的耦合网络模型,与BA和DMS模型进行比较,证实ZE模型在不同参数下理论结果与实验模拟吻合,表明ZE模型是描述真实网络生长的更广泛的耦合网络模型。     

固定带宽下的无标度网络交通流分析

讨论了一类固定带宽下的复杂网络交通流问题,构建了一类具有连接带宽约束的复杂网络交通流模型.以交通流中的信息流为背景,在"具有可调聚类系数"的BA无标度网络中,定性地研究了不同带宽约束下的网络负载变化问题.发现在具有较大带宽的网络中,网络具有较大的负载能力;并且网络负载能力随着网络带宽约束的增加而大幅度地降低,当带宽约束增加到可允许的极限时,网络交通的负载能力已经不受网络节点处理数据包能力的影响.并从复杂网络拓扑和交通流机理角度定性地分析了带宽约束对网络交通流影响的原因.     

网络结构鲁棒性指标及应用研究

为了更好地测度网络抵御破坏的能力,基于网络连通和恢复能力提出了连接鲁棒性和恢复鲁棒性两种指标.运用这两种指标,以网络规模为500,取20次独立实验的均值,对ER随机网络、规则网络、BA无标度网络以及WS小世界网络4种典型网络结构进行仿真.实验结果表明:ER随机网络对于恶意攻击的鲁棒性要优于其他3种网络;BA无标度网络仅节点恢复鲁棒性较好,边恢复鲁棒性和连接鲁棒性最差;规则网络拥有很好的连接鲁棒性但恢复鲁棒性最差;WS小世界网络受其参数影响,鲁棒性介于ER随机网络和规则网络之间.同时还发现,网络结构鲁棒性的下降随着去除节点个数的增加和网络结构参数的改变而呈现出一定的"涌现"现象.     

沪深两市股权关联网络的社团结构及其稳健性

建立了上市公司与其主要股东的关联网络, 利用实际数据分析了中国股市2001到2010年的总体走势, 证明了该网络属于典型的无标度网络, 无标度指数的变化显示出从2006年开始上市公司中出现少数度值极大的in-hub节点, 而上市公司的主要股东中出现了相对较多的out-hub节点. 同时采用加权派系过滤算法分析了网络中3-派系(3-clique)下的社团结构, 证实了从2006年开始一些大型国有企业上市后迅速地成为了网络中的核心节点, 造成了网络资源重组现象. 这同时解释了无标度指数的变化原因. 然后通过研究近年来大公司之间的大额投资关系发现: 这些大公司不但经历住了全球经济危机的考验, 而且上市公司与大型控股公司之间的关系变得更加紧密. 分别分析了该网络遇到随机故障和蓄意攻击时的稳健性. 其中2008年中国受国际经济危机的影响正好与网络出现随机故障的情况类似, 分析表明此时中国股市表现出强健的鲁棒性;但若对整个网络进行蓄意攻击, 网络则明显表现出极强的脆弱性.     

加权无标度网络级联抗毁性研究

通过引入一种改进的非线性负载容量模型,对加权无标度网络的级联抗毁性进行了深入研究.采用标准化崩塌规模为度量指标,在局部加权负载重分配准则下,对权重系数、容量参数以及网络密度等参量对网络级联抗毁性的影响进行了数值仿真模拟.结果表明,网络的级联抗毁性随着权重系数θ的增大而降低,在θ≤0.3时网络具有较强的抗毁性,这与线性模型中的结论是截然不同的;网络的级联抗毁性随着容量参数的增大而增强,且在权重系数确定的情况下,存在最优参数组合使得网络具有最强的级联抗毁性.最后,对成本和性能约束下加权无标度网络的级联抗毁性进行了定量分析.     

一类点边同时变化的无标度复杂网络模型研究

在BA模型的基础上,提出了一个能较好描述现实复杂网络特征的无标度网络模型.该模型的节点和连边能同时发生变化,即新节点的加入和旧节点的删除,旧节点的再生连接和删除.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.研究分析表明:该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1~3范围内,这与现实中的许多复杂网络相吻合,因此,该模型更具有一般性.     

基于复杂网络的上海证券交易所富人俱乐部特性研究

利用2009年在上海证券交易所股票数据建立股票之间的关联网络,分析表明该网络属于典型的稀疏型无标度网络,网络中存在较多的连接甚为紧密的Hub节点,它们影响着网络的传播动力学行为.然后采用分段线性拟合的方式找到了上海证券交易所的富人俱乐部,分析了Hub点集以及富人俱乐部对整体股市的影响,并且发现采用网络的观点可以诊断出股...     

适应性存储和快速提取的记忆结构模式分析

考察联想记忆具有的可快速稳健处理信息的复杂适应性网络结构模式.以英国爱丁堡和美国佛罗里达词汇联想辞典为基础,分别构建词汇联想网络进行复杂网络分析.两大词汇联想网络既有短连接路径性、高云集性以及中心度幂律分布的共同特征,又存在联想关系的差异.虽然联想记忆的内容受到社会文化背景等因素的影响,但其基本结构组织模式符合利于快速信息提取的小世界结构和利于适应性信息存储的无标度特征.     

基于复杂网络的快递网络性质分析

利用复杂网络的工具,对真实的快递网络进行了实证分析,得到了快递网络的基本统计性质,发现真实的快递网络是具有小世界特性和无标度特性的网络.并讨论了快递网络的社团结构,比较了社团结构划分结果和实际的异同.     

论无标度网的增长和择优

增长和择优机制是无标度网络中两种重要的演化机制,已发现比较重要的择优机制有度择优和秩次择优,比较重要的增长方式有星形图增长和完全图增长.该文首先分析了秩次择优机制对网络度指数的影响,指出可以利用秩次择优来构造度指数在较大范围内变化的模型. 接下来分析了星形图增长和完全图增长的优缺点,并提出了更符合实际情况的模体增长方式,然后结合秩次择优机制和模体增长方式提出了一个新模型——模体增长秩次择优模型,该模型除了具有较宽的度指数范围外,还在度指数大于2.5时具有独立于网络规模的群集系数.