部分强迫 Kuramoto 振荡子的最优全局同步
摘要：大规模随机Kuramoto振荡器网络中全局同步问题的研究，其中一些振荡器受到外部周期驱动力的影响。我们探讨了最近提出的降维方法，并为问题引入了一个有效的二维描述。通过降维模型，我们得到了系统中全局同步状态发生的一些关键参数的分析预测。此外，低维模型还使我们能够为这个问题引入一种优化方案。我们的主要结论通过详尽的数值模拟得到了证实，即对于给定的大规模随机Kuramoto振荡器网络，具有随机固有频率$omega\_i$，其中一部分受到频率$Omega$的外部周期力影响，最佳的全局同步特性对应于选择受迫振荡器中$|omega\_i-Omega|$最大的部分。我们的研究结果可能为希望存在或不存在全局同步的自然系统的结构和演化提供一些启示。我们还讨论了最优受迫网络的一些特性及其与文献中最新结果的关系。
作者：Joyce S. Climaco and Alberto Saa
论文ID：1904.01902
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2019-07-31