分形网络中的共识与连贯
摘要：网络中的一阶和二阶共识算法受到随机干扰的影响。我们使用网络相干性的概念来量化与共识的偏离程度，可以用随机系统的$H_2$范数表示。我们利用分形网络的设置来研究一个纯拓扑度量，如分形维度，是否能够捕捉大系统尺寸极限下相干性的渐近行为。我们的一阶系统分析是通过一阶随机共识和随机游走的全局平均首次穿越时间之间的联系来实现的。然后，我们展示了如何应用类似的技术来分析二阶随机共识系统。我们的分析揭示了两个具有相同分形维度的网络可以在网络相干性的渐近尺度上表现出不同的特性。因此，网络的这种拓扑特征不能唯一确定相干性行为。关于随机共识算法在大型网络中的性能是否可以被纯拓扑度量（如空间维度）所捕获的问题仍然未解。
作者：Stacy Patterson and Bassam Bamieh
论文ID：1310.2592
分类：Systems and Control
分类简称：cs.SY
提交时间：2013-10-10