非马尔可夫时序网络中因果驱动的扩散减速与加速

最近的研究强调了从静态时间聚合网络的角度研究具有时变拓扑的复杂系统的局限性。时序网络中相互作用排序所产生的非马尔可夫特性被确定为改变因果关系并影响动力学过程的重要机制之一。迄今为止，对于这种现象以及在不同系统中观察到的显著变化，尚缺乏解析解释。在此，我们引入了一种方法，能够解析预测非马尔可夫时序网络中因果驱动的扩散速度变化。通过在六个数据集中验证我们的预测，我们表明——与时间聚合网络相比——非马尔可夫特性既可能导致扩散减速，也可能导致加速，这种效应甚至可能超过静态拓扑中社区结构的减速作用。因此，时序网络的非马尔可夫性质构成了时变复杂系统中一个重要的额外复杂度维度。