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![復雜網(wǎng)絡上的粒子凝聚動力學及其相關應用研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/7/23/763e9975-2bcc-48c1-b86a-c738a214037b/763e9975-2bcc-48c1-b86a-c738a214037b1.gif)
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文檔簡介
1、在非平衡系統(tǒng)中,凝聚是一個極為引人入勝的現(xiàn)象。在存在相互作用的粒子系統(tǒng)中,大量粒子可能聚集于一個節(jié)點上。之前關于凝聚的研究都是基于正規(guī)晶格上的,而真實的網(wǎng)絡一般是無標度網(wǎng)絡(Scale Free,SF)。2005年Noh等人研究了無標度網(wǎng)絡上的粒子凝聚現(xiàn)象,揭示了無標度網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的非均勻性將導致其上的粒子完全凝聚于中心節(jié)點。受他們這一工作的啟發(fā),我們致力于復雜網(wǎng)絡上粒子凝聚的研究,主要包括零區(qū)域作用凝聚(Zero Range Proces
2、s,ZRP)、凝聚相時的粒子數(shù)波動特性和粒子擴散行為、交通堵塞以及它們在流行病傳播方面的應用。
⑴鑒于實際網(wǎng)絡中邊權(quán)與節(jié)點度之間可能存在的關聯(lián)性,我們研究了在有向與無向權(quán)重無標度網(wǎng)絡上的ZRP凝聚動力學行為。我們發(fā)現(xiàn)當粒子在網(wǎng)絡上跳躍時,強度分布指數(shù)決定了發(fā)生粒子凝聚的臨界跳躍速率。當粒子跳躍速率小于臨界值時,系統(tǒng)中將出現(xiàn)粒子的凝聚現(xiàn)象。在兩種截然不同的權(quán)重網(wǎng)絡上的數(shù)值模擬驗證了我們的理論分析。此外,通過定性分析和數(shù)值模擬
3、我們進一步研究了系統(tǒng)處于凝聚相時的弛豫動力學行為。我們發(fā)現(xiàn)在權(quán)重無標度網(wǎng)絡中會出現(xiàn)從較小強度的節(jié)點到較大強度的節(jié)點逐級穩(wěn)定的級次演化現(xiàn)象,并且系統(tǒng)的弛豫時間僅由網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)決定,邊權(quán)的大小幾乎并不影響弛豫時間的標度律。這些成果對于理解真實交通系統(tǒng)中的物質(zhì)輸運過程具有現(xiàn)實意義,從而為防止凝聚發(fā)生的控制策略提供了有利的借鑒。
⑵在研究了無標度網(wǎng)絡上的ZRP凝聚動力學之后,我們進一步研究了不同網(wǎng)絡上粒子數(shù)的波動情況和粒子擴散行
4、為。對于前者,我們發(fā)現(xiàn)雖然平均粒子數(shù)與網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)都不相同,但是不同節(jié)點上粒子數(shù)的分布都滿足同樣的標準化分布。通過退趨勢波動分析方法,我們發(fā)現(xiàn)關聯(lián)指數(shù)依賴于粒子跳躍速率與網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),可以反映粒子凝聚的程度。另外,這些分析結(jié)果為探索真實網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)提供了有價值的信息。對于后者,我們發(fā)現(xiàn)粒子之間的相互作用將顯著地影響粒子的擴散。特別是當系統(tǒng)處于凝聚相時,粒子間的相互吸引作用將導致粒子跳躍的時間延遲,它能夠明顯地減慢粒子的擴散,從而影響網(wǎng)絡上的動
5、力學特性。這一結(jié)果有助于我們更加深入地認識真實交通系統(tǒng)中粒子擴散的特性。
⑶在交通網(wǎng)絡中,我們同樣可以觀察到粒子凝聚現(xiàn)象-交通堵塞。揭示交通堵塞現(xiàn)象的產(chǎn)生機制;同時提高網(wǎng)絡的處理能力以避免交通堵塞是極具應用價值的研究課題。我們考慮了三種不同的交通模型:穩(wěn)定交通流模型、波動交通流模型以及限制帶寬的交通模型。針對不同交通模型中堵塞的產(chǎn)生機制,我們提出了一些可能的有效路由策略,顯著地提高了網(wǎng)絡的堵塞閾值,同時能夠最小化相關統(tǒng)計參
6、量。這些模型以及相應的有效路由策略對真實交通系統(tǒng)有著重要的借鑒與指導意義。
⑷正如我們已經(jīng)研究了無標度網(wǎng)絡上的ZRP凝聚和交通堵塞現(xiàn)象,揭示了這兩類凝聚的產(chǎn)生機制。考慮到它們具有不同的產(chǎn)生機制,我們進一步研究了它們的相關應用-兩種截然不同的遷移模式對于流行病傳播的影響:動力學凝聚和目的旅行。對于第一個問題,當系統(tǒng)處于凝聚相時,臨界傳染概率是一個非常小的常數(shù);系統(tǒng)處于非凝聚相時,臨界傳染概率隨粒子跳躍速率迅速增加。這一成果也
7、表明了當病毒襲來時,人口過于密集的某些城市和地區(qū)將促使流行病的大爆發(fā)。另外,當流行病爆發(fā)時,節(jié)點度小于跨越度的節(jié)點上的感染人數(shù)正比于節(jié)點的度;節(jié)點度大于跨越度的節(jié)點上的感染人數(shù)與度之間呈非線性關系。從而這也預示:當病毒爆發(fā)時,處于人口密集的公共場所將是十分危險的,因為那里具有極高的感染概率。在第二個問題中,我們提出了反應-擴散模型來研究社會網(wǎng)絡上的流行病傳播。基于平均場理論,我們發(fā)現(xiàn)相對于隨機行走目的旅行令最終感染人數(shù)顯著增加。對于旅行
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