复杂网络下极弱耦合混沌振子的动力学行为探究

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复杂网络可以用来描述抽象的复杂系统,进而判断复杂的网络结构与其动力学行为之间的关系.通过研究复杂网络,可以将各种网络进行比较、分析、概括和总结,为我们提供了一个新视角进行复杂性研究.复杂网络上涵盖的现象十分广泛,其动力学行为极其丰富,因此对复杂网络的探究具有十分重要的意义.本文中,我们研究复杂网络下极弱耦合混沌振子的动力学行为,重点探讨耦合神经元系统的周期窗口、状态、周期轨道及其相位分布,在理论上做相关分析;并将其推广至复杂网络中,借助周期解行为研究极弱耦合下的网络重构问题,包括重构的时间及有效性等.第一章为绪论部分,介绍了复杂网络、非线性动力学及网络重构的研究背景.第二章介绍本文的基础知识.包括:网络的基本概念和基本模型;以及非线性动力学中,几种典型的非线性振子和耦合非线性振子.第三章系统研究了耦合混沌Hindmarsh-Rose神经元的周期解问题,我们主要探讨恢复变量参数在单个神经元信号传递过程中的影响.研究发现,单个HR神经元振子的周期状态对于参数的变化较敏感.当单个HR神经元振子呈现不同的放电模式时,耦合HR神经元系统会同时出现混沌窗口及周期窗口,并且随着耦合强度的变化,这两种类型的解窗口交替出现.第四章中我们将在前一章节的基础上进行延伸,考虑在极弱耦合强度下,非全同耦合混沌Hindmarsh-Rose神经元的周期解状况.首先将单个神经元振子的周期解区间进行划分,通过对参数在区间上进行不同的取值,研究在极弱耦合强度的情况下,非全同耦合HR神经元系统的周期解现象及其所对应的性质等.结果发现在极弱耦合强度下,对于非全同耦合HR神经元,系统仍存在周期解窗口:当参数在同一个周期区间、不同周期区间、同一个混沌区间、一个周期区间一个混沌区间进行不同的取值时,耦合系统仍会出现周期解窗口,并且此时周期解窗口的长度明显短于全同耦合情形下的解窗口;而参数在不同的混沌区间取值时,耦合系统依旧为混沌放电模式.第五章我们考虑多个振子耦合的情况,并且将其推广至复杂网络中,借助周期解研究极弱耦合相互作用下的网络结构重构问题.与先前的研究不同的是,我们利用稳态任意一个时刻节点的状态,取代传统的网络重构需要具备一定长度的时间序列,在极弱相互作用的网络中,利用节点周期动力学的相位差跟网络拓扑结构在统计意义上的相关性,通过数值模拟重构网络结构.在连续和离散动力学系统中验证了该方法的有效性,并且在SW、ER和BA网络以及五个经验网络上证明了我们所提方法的普遍适用性.第六章为全文的总结与展望.
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