有向网络中的细致平衡破缺与熵产生

复杂网络的结构对其动力学性质起着关键作用。本文表明，网络的有向性和层级组织程度与其动力学打破细致平衡并产生熵的程度密切相关。我们考虑一系列动力学过程，并展示不同的有向网络特征如何影响其熵产生率。首先对2节点网络进行解析处理，然后使用优先连接和Erdős-Rényi算法对合成网络进行数值模拟。接着，我们分析97个经验网络集合，以确定复杂真实世界拓扑的影响。最后，我们提出一种从多元时间序列推断细致平衡破缺和有向网络结构的简单方法，并将其应用于识别人类神经影像和金融时间序列中的非平衡动力学与层级组织。总体而言，我们的结果揭示了有向网络结构对非平衡动力学的影响，并强调了层级组织与非平衡动力学在真实世界系统中的重要性和普遍性。