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Flow of Control in Networks

机译:网络中的控制流

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摘要

Many complex systems can be viewed as networks, in which nodes represent system elements and edges correspond to interactions between those elements. In such networks, a subset of nodes-the driver nodes-can yield control of the entire network when they are driven by external signals (1-3). However, to control a system, one must know not only what parts need to be controlled but also why these particular parts need to be controlled. On page 1373 of this issue, Ruths and Ruths (4) put forward an elegant framework that elucidates the origin of control in networks. The framework divides nodes into three categories based on how they affect the flow of control in networks. This approach gives rise to control profiles that the authors use to classify a host of empirical and synthetic networks. The results suggest that networks from different domains but in the same category may be more similar to one another than previously thought.
机译:许多复杂的系统可以看作是网络,其中节点代表系统元素,而边对应于那些元素之间的交互。在这样的网络中,当节点的子集(驱动程序节点)由外部信号(1-3)驱动时,它们可以对整个网络进行控制。但是,要控制系统,不仅必须知道需要控制哪些部分,还必须知道为什么需要控制这些特定部分。在本期的第1373页上,Ruths和Ruths(4)提出了一个优雅的框架,阐明了网络中控制的起源。该框架根据节点如何影响网络中的控制流将节点分为三类。这种方法产生了控制配置文件,作者使用该控制配置文件对大量经验网络和综合网络进行分类。结果表明,来自不同域但属于同一类别的网络可能比以前认为的更加相似。

著录项

  • 来源
    《Science》 |2014年第6177期|1325-1326|共2页
  • 作者

    Jukka-Pekka JP Onnela;

  • 作者单位

    Department of Biostatistics, Harvard School of Public Health, Boston, MA 02115, USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 02:52:23

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