复杂网络上的观点动力学演化

发布时间：2022-01-25 22:15

　　在现实社会中,人们对同一个问题或事件会有不同的看法即持有不同的观点。个体的观点会受周围邻居的影响,由于个体存在差异性,不同的个体受邻居观点的影响程度也会不同。本论文分别在一维和二维规则网络上,研究了邻居中不同观点的数目对系统观点演化的影响,发现在不同的网络结构和不同的邻居观点数目下,系统的观点演化规律不同。本论文在研究背景中首先介绍了各种网络基本模型,并从网络基本模型出发介绍了网络的研究方法,并且介绍了有向网络和社区网络的两个例子。之后在第二章我们介绍了常用的观点动力学模型和复杂网络上观点动力学的研究概况,并在复杂网络上研究了不同观点更新规则下系统观点的演化,通过计算观点动力学的时间序列,得出了一些简单的结论,表明了在特定的更新规则下,观点在成团系数较低的网络上传播较慢,但最终能够达到平衡态。在一些特定的更新规则下,观点动力学中的观点受网络影响很大,对观点动力学进行时间序列分析,可以知道系统达到平衡所用的平衡时间和系统的有效尺寸有关,而网络结构可以影响系统的有效尺寸,使得系统达到平衡所用的平衡时间有长有短。如果能确切知道网络结构对观点动力学和其它动力学的影响,就能够在网络中去除或添加某... 

【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

社群网络图，图片引自文献[24]

设 是a,b子图中处于1态选举者的数目，则 示 a,b 子图中 1 态的密度。其升降算符如下[44,48,49]图 2.1：完全二分图，图片引自文献[44]

(two-clique)的分析如下：如图 2.2，两集团图由 N 个节在一定条件下也叫作社区网络，每个集团中随机有 C图 2.2：两团体社群图，图片引自文献[44]


本文编号：3609292