复杂网络谱粗粒化方法的改进算法

发布时间：2018-05-12 12:35

  本文选题：复杂网络 + 同步　； 参考：《物理学报》2017年06期

【摘要】：大规模网络的同步问题是网络科学的重要研究课题之一.粗粒化方法提供了一种将大规模网络转化为小规模网络,同时又能较好地保持原始网络的拓扑性质或动态特性的研究途径,其中比较有代表性的谱粗粒化方法能较好地保持初始网络的同步能力.然而,谱粗粒化方法在实际计算中计算量大、对实际大规模网络可执行性差.本文提出一种改进的谱粗粒化算法,能大幅减少计算量,同时获得更好的谱粗粒化效果.通过理论分析和大量的数值仿真实验验证了所提改进算法的粗粒化效果和计算量都明显优于原谱粗粒化方法.
[Abstract]:The synchronization of large-scale networks is one of the most important research topics in network science. Coarse-grained method provides a way to transform large scale networks into small scale networks while maintaining the topological or dynamic properties of the original networks. The representative spectral coarse granulation method can maintain the synchronization ability of the initial network. However, the spectral coarse-graining method has a large amount of computation in the actual calculation, and is poor in the performance of the actual large-scale network. In this paper, an improved spectral coarse granulation algorithm is proposed, which can greatly reduce the computational cost and obtain better spectral coarse granulation effect. Through theoretical analysis and a large number of numerical simulation experiments, it is verified that the coarse-graining effect and computational complexity of the proposed improved algorithm are obviously superior to those of the original spectral coarse-graining method.
【作者单位】： 桂林理工大学理学院;桂林电子科技大学数学与计算科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61563013,61663006)资助的课题~~
【分类号】：O157.5

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本文编号：1878642