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摘要
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算法
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 复杂网络的基本特征
1.3 实证网络的特征
1.3.1 小世界特征
1.3.2 网络的统计性质
1.3.3 度分布特征
1.3.4 k-核特征和富集特征
1.4 常用的复杂网络模型
1.4.1 ER网络模型
1.4.2 配置模型
1.4.3 BA网络模型
1.5 复杂网络的同步和控制简述
1.5.1 复杂网络的完全同步
1.5.2 Kuramoto同步
1.5.3 复杂网络的完全控制
1.5.4 复杂网络的牵引控制
1.6 网络结构与同步、同步控制的关系
1.7 本文的研究内容和研究价值
第二章 带群落结构网络上的信息传递
2.1 引言
2.2 网络导航和拥塞
2.3 群落结构网络下的信息传递
2.3.1 模型描述
2.3.2 理论和模拟实验结果
2.4 本章小结
第三章 度度相关性对同步过程的影响
3.1 引言
3.2 同配异配结构下的同步模型
3.3 模拟结果和讨论
3.4 本章小结
第四章 同步过程反向应用于群落结构识别
4.1 引言
4.2 同步应用于群落检测简介
4.3 局域同步自动锁定的同步过程
4.4 实验数据集
4.5 实验结果和讨论
4.6 本章小结
第五章 中小规模网络同步的最优控制
5.1 引言
5.2 网络牵引控制的可控性条件和相关工作简介
5.3 牵引控制能力的衡量标准
5.3.1 可控性条件
5.3.2 牵引控制的速度
5.3.3 控制效率的限制
5.3.4 有限效率条件下的最优反馈强度分布
5.4 实验结果
5.4.1 网络数据描述
5.4.2 不同网络的控制能力
5.4.3 一些改进的工作
5.5 本章小结
第六章 实证网络上受信息传播过程启发的同步控制
6.1 传播和控制的相关工作简介
6.1.1 网络中的信息传播
6.1.2 启发式驱动节点选择
6.2 传播与控制的关系
6.2.1 离散信息传播和连续信息传播的相似性
6.2.2 传播速度的衡量标准
6.2.3 传播速度和控制的等价转换
6.3 基于传播理论的启发式控制节点选择方法
6.4 实验结果
6.5 本章小结
第七章 总结和展望
7.1 本文总结
7.2 研究展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果