文档介绍：节点动力学参数影响复杂网络结构识别
汤龙坤1,2, 陆君安1, 吕金虎3, 吴晓群1
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武汉大学数学与统计学院,武汉 430072
2
华侨大学数学科学学院,泉州 362021
3
中科院数学与系统科学研究院,北京 100190
摘要:本文以统一混沌系统为节点动力学,研究了两种固定内联矩阵和不同耦合强度下,动力
学参数的改变对复杂网络结构识别的影响。研究结果表明,在耦合强度足够小或足够大的情况
下,节点动力学参数的变动不影响网络拓扑识别的效果。足够小的耦合强度可以使得网络拓扑
结构完全识别,而足够大的耦合强度容易使得拓扑识别失败,完全不能识别。而对于某些耦合
强度,随着节点动力学参数的增大,网络拓扑结构出现了完全不能识别到部分可识别再到完全
识别的过程。这些结果表明:(1)对于混沌振子为节点动力学的网络,小的耦合强度有利于拓
扑识别;(2)基于自适应同步技术的网络结构识别依赖于节点动力学,即使同一动力学不同的
参数对识别效率也会产生很大的影响;(3)完全内同步阻碍结构识别,更一般的,投影同步也
会阻碍网络拓扑识别。这些结果加深了我们对结构识别条件的深入理解和探索。
关键词:复杂网络; 结构识别; 同步;节点动力学参数;混沌吸引子
中图分类号: ; ; O193.
Impact of node dynamics parameters on
topology identification plex dynamical
networks
TANG Longkun1,2, LU Jun-an1, LÜ Jinhu3, WU Xiaoqun1
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School of Mathematics and Statistics, Wuhan University, Wuhan 430072, PR China
School of Mathematical Science, Huaqiao University, Quanzhou 362021, PR China
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Institute of Systems Science, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese
Academy of Sciences, Beijing 100190, PR China
Abstract: This paper aims at investigating the topology identification problem plex
works with varying node dynamics parameters and fixed inner coupling
matrices. In particular, by employing the unified chaotic system as node dynamics, this work
further explores the influence of continuously changing node dynamics parameters on
基金项目: The Doctoral Fund of Ministry of Education of China (200804861072), the National Natural Science Foun-
dation of China (11172215, 61174028)
作者简介:
Tang Longkun (1977-), male, master, major research direction: works.
E-
mail:******@hqu.. Lu Jun-an (1944-), male, professor, major research direction: works, nonlinear systems.
Email:******@whu.. Lü Jinhu (1974-), male, professor, major research direction: works, complex systems.
Email: ******@iss.. Correspondence author:Wu Xiaoqun(1978-),female,associate professor,major research direction:
works, time series. Email: ******@whu..
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topology identification plex works with different coupling s