自聚集、吸引核与聚集量

摘要：

研究复杂系统的自聚集演化过程和聚集量.文中给出两个类似生长网络的模型.第一个模型比较简单,每一时间步长只有一条新边进入网中,但概括面较广,例如可描写选举、科学论文引用、食物源对蚁群蜂群的吸引、某种商品或股票、堤坝渗漏处,等等.第二个模型比较一般,每次可有m条新边进入网络.文中引用BA网络模型给出的"优先连接"的概念,研究上面两个网络中各点的聚集量.结果表明:对于这两个模型,各点可能的聚集量均可用一个数学期望的简单公式描述,即Ets=ks/t0t .其中,s表示网中某点,t0是初始时间,ks是t0时点s的顶点度,t是任何时间,t也是此时网的总度数,或总聚集量.ks/t0表征点s的初始优势或初始吸引能力,点可称为吸引核,ks/t0可称为吸引系数.文中解释了对于不同情况下 Ets=k/t0t的意义.

关键词：复杂系统、自聚集、生长网络、优先连接、聚集量

所属期刊栏目：2

分类号：N94(系统科学)

资助基金：国家自然科学基金70571041;教育部科学技术研究项目Y2002G01;高等学校博士学科点专项科研项目2005;1065002

在线出版日期：2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：84-92