【摘 要】
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复杂网络近年来受到各个领域研究人员的关注,已经成为一个跨学科的研究热点。实际上,正是因为复杂网络对人的影响无处不在,复杂网络的研究才有其实际背景和实际意义。本文利用非
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复杂网络近年来受到各个领域研究人员的关注,已经成为一个跨学科的研究热点。实际上,正是因为复杂网络对人的影响无处不在,复杂网络的研究才有其实际背景和实际意义。本文利用非线性动力学、统计物理、矩阵分析等理论,采用计算机数值运算的方法对复杂网络的同步进行了研究。我们依托相关的网络模型,通过分析拓扑结构和权值分布对复杂网络隋步的影响,取得了具有一定创新之处的研究成果。通过对复杂网络同步的研究,一方面我们可以更好的理解和解释现实网络的同步现象,另一方面我们可以将研究结果应用到实际当中去,比如设计出同步性能更好或者动力学行为对我们更加有利的网络。
本文研究的内容主要分为三个部分。首先,介绍复杂网络的一些基本概念以及复杂网络研究的最主要的几种度量,如网络中度的概念,最短路径的概念,聚集系数等。引出几种重要的网络模型,如随机网络,小世界网络,无标度网络,均匀网络等几种网络模型的构造,同时也介绍当前对复杂网络研究的进展以及建立在复杂网络基础上的动力学过程的研究等。这些都为接下来的研究作了理论铺垫。
其次,在介绍了基本的复杂网络理论知识的之后,本文进一步的介绍了复杂网络同步性研究的知识。介绍了几种动力学同步模型,如SIR,SIS模型等,从而进一步的介绍了复杂网络上的动力学同步性问题,并针对不同的网络类型拓扑结构介绍了动力学的同步性判据。之后对于具体的网络拓扑结构,如规则网络,小世界网络,无标度网络等给了具体的同步性判据。
我们前面介绍复杂网络的基础知识及网络的同步性判据都是为了提高网络的同步性做准备,在文章的最后我们提出了几种提高网络同步性的方法,如MZK方法等等,在这几种方法的作用下,网络的同步性能显著提高,网络更容易达到同步。
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