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Energy scaling and reduction in controlling complex networks

机译:控制复杂网络中的能量缩放和减少

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摘要

Recent works revealed that the energy required to control a complex network depends on the number of driving signals and the energy distribution follows an algebraic scaling law. If one implements control using a small number of drivers, e.g. as determined by the structural controllability theory, there is a high probability that the energy will diverge. We develop a physical theory to explain the scaling behaviour through identification of the fundamental structural elements, the longest control chains (LCCs), that dominate the control energy. Based on the LCCs, we articulate a strategy to drastically reduce the control energy (e.g. in a large number of real-world networks). Owing to their structural nature, the LCCs may shed light on energy issues associated with control of nonlinear dynamical networks.
机译:最近的工作表明,控制复杂网络所需的能量取决于驱动信号的数量,并且能量分布遵循代数缩放定律。如果使用少量驱动程序来实现控制,例如根据结构可控性理论确定,能量发散的可能性很高。我们开发了一种物理理论,通过识别支配控制能量的基本结构元素,最长的控制链(LCC)来解释缩放行为。基于LCC,我们提出了一种大幅降低控制能量的策略(例如在大量现实世界的网络中)。由于其结构性质,LCC可能会揭示与非线性动力学网络控制相关的能源问题。

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