大规模自由标量网络的动态粗粒化
摘要：尺度-自由布尔网络的状态空间中进行的一种类似重整化群方法用于检测动力学行为，尤其是在混沌区域和边缘混沌中。不同粗粒化级别的数值模拟表明，尺度-自由布尔网络的状态空间网络遵循入度和出度、入强度和出强度以及权重的通用幂律分布。这些有趣的结果表明，在混沌区域的边缘附近，尺度-自由布尔网络仍然具有自组织机制。具有不同粗粒化级别的偏置参数的状态节点数量的函数还表明，幂律行为不是粗粒化过程的人为产物。我们的工作也可能为脑动力学的研究提供一些启示。
作者：Wen-Xu Wang, Gang Yan, Jie Ren, Bing-Hong Wang
论文ID：cond-mat/0603167
分类：Disordered Systems and Neural Networks
分类简称：cond-mat.dis-nn
提交时间：2007-05-23