惯性振子重连网络引发的路径依赖动力学
摘要：时间变化的网络拓扑结构对耦合振荡器网络的同步现象有着重要影响。许多研究通过研究在静态网络上的经典Kuramoto振荡器模型来对这个问题进行了深入研究。然而，当网络结构是时变的或者振荡器系统是多稳定的时，就会出现新的问题，后者是在Kuramoto模型中加入惯性项时可能出现的情况。虽然演化拓扑结构和多稳定性对集体行为的影响已经单独进行了研究，但真实世界中的系统，如基因调控网络和大脑，可能同时表现出这些特性。在具有多稳定性的系统中，网络连接重构如何影响同步？不同的网络演化路径如何差异性地影响系统动力学？为了解决这个问题，我们研究了具有惯性的耦合Kuramoto振荡器的时变网络拓扑效应。我们发现，当耦合惯性振荡器网络的网络密度在动力学演化过程中缓慢变化时，会出现迟滞同步行为。此外，我们发现，某些固定密度的重连方案会显著改变全局同步水平，并且这些变化会在网络恢复到初始配置之后仍然存在，并且对各种网络扰动具有鲁棒性。我们的发现表明，网络拓扑结构的具体演化顺序，除了其初始或最终的静态结构外，对于调节演化在复杂网络上的系统的集体行为起到了重要作用。
作者：William Qian, Lia Papadopoulos, Zhixin Lu, Keith Wiley, Fabio Pasqualetti, Danielle S. Bassett
论文ID：2009.13466
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2020-09-29