非线性随机行走中的混沌与非单调转移概率
摘要：非线性随机游走在研究复杂网络结构中起着重要的作用，然而，在转移概率不是静态的情况下，其动态特性仍然未被充分探索和理解。本文研究了当转移概率依赖于系统状态时发生的非线性随机游走。我们展示了当这些转移概率是非单调的，即不是均匀偏向密集或稀疏节点，而是以更丰富的方式指导随机游走者时，混沌动力学就会出现。通过使用多个转移概率函数和具有不同连通性属性的网络，我们证明了这种现象是普遍存在的。因此，当这种非单调特性成为非线性传输应用的关键要素时，可能会出现复杂和不可预测的行为。
作者：Digesh Chitrakar and Per Sebastian Skardal
论文ID：2107.13039
分类：Chaotic Dynamics
分类简称：nlin.CD
提交时间：2022-06-14