层间赫比安可塑性在多重网络中诱导一阶相变
摘要：自适应在自然和人工复杂系统的进化以及功能确定中发挥着关键作用。在这里，我们研究自适应跨层过程对多层网络中层内同步的影响。考虑的自适应机制由Hebbian学习规则控制，即如果两个节点处于相位，则增强它们之间的链接权重。这种自适应耦合引发了与磁滞现象伴随的不可逆一阶转变路径。我们通过严格的分析预测了同步和去同步的临界耦合强度，并通过大量的数值模拟验证了我们所有的理论预测。
作者：Ajay Deep Kachhvah, Xiangfeng Dai, Stefano Boccaletti and Sarika Jalan
论文ID：2010.09424
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2020-10-20