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1、复杂网络的同步能力与传播动力学性态 傅新楚 朱杰 上海大学理学院 上海200444 2010第六届全国复杂网络学术会议 苏州大学 2010年10月15 18日 摘要 本文首先从无标度网络构造方式的区别开始 讨论了网络在不同结构下的同步性和鲁棒性 随后 讨论了传染病在无标度网络上的传染病阈值 以及在各种不同免疫的条件下阈值的变化情况 并描述了在网络同步的情况下传染病的传播动力学性态 该文还重点解决了PhysicalReviewE 77 2008 036113一文中的两个遗留数学问题 严格证明了不同免疫条件下阈值比较的两个不等式 关键词 无标度网络 网络同步 传染病阈值 免疫控制 同步传播 Syn
2、chronizabilityandpropagationdynamicsofcomplexnetworksXinchuFu JieZhu CollegeofSciences ShanghaiUniversity Shanghai200444 China ABSTRACT Thispaperdiscussesthedifferentconstructionsofscale freenetworks thenconsiderssynchronizationandrobustnessfornetworkswithdifferenttopologystructures Itthenestimatese
3、pidemicthresholdsfordiseasespreadingonscale freenetworks andtheirvarianceunderdifferentimmunizationstrategies Finally theinteractionbetweenspreadingbehaviorofdiseasesandnetworksynchronizationisstudied AnditalsofocusonsolvingtwomathematicalproblemsleftbehindinPhysicalReviewE 77 2008 036113byprovingth
4、erelatedtwoinequalitiesforthecomparisonofepidemicthresholds Keywords Scale freenetworks networksynchronization epidemicthresholds immunization spreading 网络分类 规则网络 规则网络具有很强规则性 例如全连接网络 环形 链形 星形网络以及格点和分形图等随机网络 随机网络是指按照某种明确的统计规律生成的网络 与规则网络相对应 主要是经典的随机图模型及其派生出来的相关模型小世界网络 主要有WS改边小世界网络和NW加边小世界网络无标度网络 BA无标度
5、网络是第一个无标度网络 我们将主要讨论此类网络上的同步与传播问题可导航网络 网络同步与传播动力学 复杂网络动力学的特点 网络规模大 结构复杂 节点之间的连接方式多样 如 方向可以不同 权重也可以不同 网络具有时空复杂性 节点之间的复杂相互作用可导致同步 复杂的传播行为等 复杂网络科学有着广阔的应用前景 两种同步网络的构造 同步最优网络 新加入节点的连接方式与网络中节点的度有关 需要注意的是 在同步最优网络生成的过程中 只是在每条新边加入时网络的同步化性能达到最优 并不能保证最终得到的整个网络的同步特性达到全局最优 这种同步最优网络有极少量的节点与大量节点相连接 而其余大部分节点的连接度数则很低
6、 因此该网络同步化性能比无标度网络强 但在恶意攻击下容易被破坏 同步优先网络 新节点连接概率与得到的网络的同步化性能成正比 它的连接度分布既不服从幂律分布又不服从指数分布 具有很强的鲁棒性 理论分析 传播动力学 在SIS传染病模型中存在一个传染病阈值 当传染率大于该值时 感染个体能够将病毒传播扩散并使得整个网络感染个体总数最终稳定于某一平稳状态 此时称网络处于激活相态 如果有效传播率低于此临界值 则感染个体数呈指数衰减 无法大范围传播 网络此时处于吸收相态 传染病阈值的大小决定了传染病在网络中传播的结果 是传播动力学中的一个重要的参数 不同的网络特性以及免疫方式对传染病阈值的影响也不同 非零阈
7、值的存在性 具有分片线性传染力的网络存在正的阈值 可以假设传染力函数为 免疫前的阈值为 随机免疫 若在网络中对节点随机进行概率为的免疫 则阈值变为 可以看出免疫是有效的 但是 免疫具有随机性 并没有考虑到复杂网络中节点的度对网络传播的影响 而且当传染病阈值趋于足够大时 免疫率也要趋近于1 理论上要对所有节点免疫才能够消除传染病 效率偏低 目标免疫 在目标免疫中 定义一个整数 当节点的度大于它时进行免疫 度小于它时 不进行免疫 等于它时 以一定的概率进行免疫 在计算过程中 的正负性用于描述目标免疫相对与随机免疫的有效性 经过分析和数值模拟 可以得到 它总大于零 那就说明了当免疫率相等时 目标免疫
8、比随机免疫更有效 目标免疫的流行病阈值 熟人免疫 该方法不需要知道整个网络的度分布 比较实用 该免疫的传染病阈值为为关于的函数 经过计算 对于较小的 熟人免疫的有效性不如目标免疫 但是 当大于一个常数时 熟人免疫的有效性超过了目标免疫 并且当时 有 具体的分析过程见下页 主动免疫 略 当时 目标免疫更有效 下面讨论与之间的关系 从而当 时 当 无法直接判断 的符号 在上式中对 求偏导 时 因此 当 时 也有 综上所述 对于任意的 总有 所以 在平均免疫率相等的情况下 目标免疫比随机免疫更有效 当 时 当时 无法直接确定 的范围 但是 可以确定 与 成正比 因此令 解得 综上所述 当 时 时 当
9、 时 当 网络同步能力对传播动力学的影响 传染病在网络中同步传播的能力与网络中个体交流的密切程度有着很大的关系 当交流频繁时 传染病就容易在网络中同步传播 网络上传染病同步流行的控制变为对网络中耦合强度的控制 当出现传染病时 若网络中的耦合强度足够大 传染病就容易在网络中同步传播 降低网络耦合强度 就能够有效地降低网络同步能力 不管是类型I还是类型II网络 从而有效抑制传染病的传播 根据实际传播网络的自适应性建立起不同类型的传播同步模型 即可研究网络传播率与同步稳定性之间的关系 数值分析结果进一步表明 如果传播网络越容易爆发 那么传播同步就越容易出现 该项研究将揭示网络拓扑结构 网络同步动力学
10、和网络传播动力学这三者之间相互依赖关系 Ongoingresearch 主要结果 图示 参考文献 WattsDJ AnnualReviewofSocialogy 200430 243 270 方锦清 汪小帆等 一门崭新的交叉科学 网络科学上篇 2007 246 247 陈关荣 复杂网络及其新近研究进展简介 力学进展 Vol 38 No 62008 653 662 BollobsiB RandomGraphs NewYork AcademicPress 2001 BarabasiAL RavaszE VicsekT PhysicaA 2001 299 559 564 ZhangZ Z Comel
11、lasF FertinG etal J Phys A Math andGen 2006 39 8 1811 1818 BoccalettiS LatoraV MorenoY etal PhysicsReports 2006 424 175 308 GongB YangL YangK Phys Rev E 2005 72 037101 陈关荣 汪小帆等 复杂网络 理论及其应用 清华大学出版社 2006 LiX ChenG PhysicaA 2003 328 274 286 方锦清 汪小帆等 一门崭新的交叉科学 网络科学上篇 2007 265 266 许丹 李翔 汪小帆 控制与决策 21 2006
12、 817 周涛 汪秉宏 网络传播 115 Pastor SatorrasR VespignaniA Phys Rev E 2001 63 066117 BarabasiAL AlbertRandJeongH PhysicaA 272 1999 173 187 Pastor SatorrasR andVespignaniA Phys Rev E65 035108 2002 FuXC SmallM WalkerDM ZhangHF Phys Rev E77 036113 2008 FuXC LiKZ etal ClusterSynchronizationandEpidemicSpreadingonComplexNetworks Preprint 2010 GrosC ComplexandAdaptivDynamcialSystems FrankfurtUniv Springer 2008 207 211 方锦清 汪小帆等 一门崭新的交叉科学 网络科学下篇 2007 431 433 TheEnd 谢谢大家 致谢 国家自然科学基金资助项目 批准号 10672146 11072136
