时间尺度上社交网络动力学的渐近性质
动力系统
2022-02-07 v1
摘要
在本文中，我们针对由成功模仿原则支配的社交网络，给出了各类稳定性成立的条件。将所谓的囚徒困境作为网络中节点到节点博弈的基础，我们得到了著名的Hopfield神经网络模型。原始模型与动态Hopfield模型的渐近行为具有某种对应性。为获得更一般的结果，我们考虑时间尺度上的Hopfield模型动力系统。所建立的稳定性条件将网络结构的主要参数（如网络规模和最大相对节点度）与时间尺度、节点惯性与阻力、输入输出响应速率的主要特征相结合。
引用
@article{arxiv.1704.08171,
title = {Asymptotical properties of social network dynamics on time scales},
author = {Aleksey Ogulenko},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.08171},
year = {2022}
}
备注
12 pages