动态路径揭示的网络扩散能力
摘要：改善对具有复杂拓扑的网络中扩散过程的理解是当今复杂性科学面临的主要挑战之一。每个网络都具有依赖于其结构连接性的内在扩散潜力。然而，一个过程的扩散不仅取决于拓扑潜力，还取决于动力过程本身。量化这个潜力将允许设计更高效的系统，无论是需要削弱还是增强扩散。在这里，我们引入了一种度量方法，即“扩散能力”，通过动态路径的概念来量化系统中一个元素以及系统本身传播信息的潜力。除了其他例子，我们研究了一个热扩散模型和SIR模型来证明所提出的度量方法的价值。在后一种情况中，我们发现扩散能力可以用作传播过程进化的预测因子。总体而言，我们展示了扩散能力提供了一个评估系统性能的高效工具，同时也可以识别和量化可能改善扩散机制的结构修改的方法。
作者：T.A. Schieber, L.C. Carpi, P.M. Pardalos, C. Masoller, A. D''iaz-Guilera, and M.G. Ravetti
论文ID：2104.10736
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2021-04-23