真实世界网络上动力学平均场理论的准确性
物理与社会
2015-03-17 v3 统计力学
社会与信息网络
摘要
平均场分析是理解复杂网络上动力学的重要工具。然而，令人惊讶的是，关于平均场预测是否准确的问题很少受到关注，对于具有聚类和模块结构的真实世界网络尤其如此。在本文中，我们将平均场预测与在21个真实世界网络上运行的动力学过程的数值模拟结果进行比较，并证明该理论的准确性不仅取决于网络的平均度，还取决于平均一阶邻居度。我们表明，对于某些异配真实世界网络上的动力学，即使平均度低至4，平均场理论也能给出（出乎意料地）准确的结果。
引用
@article{arxiv.1011.3710,
title = {Accuracy of Mean-Field Theory for Dynamics on Real-World Networks},
author = {James P. Gleeson and Sergey Melnik and Jonathan A. Ward and Mason A. Porter and Peter J. Mucha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1011.3710},
year = {2015}
}
备注
12 pages, 10 figures. This version (with title changed from "How Accurate is Mean-Field Theory for Dynamics on Real-World Networks?") accepted to appear in Phys. Rev. E