网络在非平衡动力学作用下的弹性
摘要：复杂网络中存在从一个稳定状态到另一个稳定状态的突然转变，这些状态具有截然不同的特性。这种突然转变展示了网络的韧性，即系统在面对扰动时持续存在的能力。网络韧性的大多数研究集中在从一个平衡态到另一个平衡态的转变上。尽管一些节点中存在非平衡动力学可能会提前或延迟网络中的突然转变，并提前预警可能即将发生的崩溃，但这方面的研究在网络韧性的背景下尚未得到深入研究。本研究通过研究具有多样拓扑结构的神经网络模型来弥补这一空白，其中在对外环境应激下从活动状态转变为静息状态之前就可能出现网络中的非平衡动力学。我们发现，表现非平衡动力学的脱耦节点的百分比在决定网络转变类型中起着关键作用。我们展示了非平衡动力学节点比例较高可以延迟临界点，并增加网络对环境应激的韧性，而与其拓扑结构无关。此外，随着网络拓扑结构从规则到无序的转变，即将到来的转变的可预测性逐渐减弱。
作者：Subhendu Bhandary, Taranjot Kaur, Tanmoy Banerjee, Partha Sharathi Dutta
论文ID：2008.13422
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2021-02-24