基于慢分支易感性的网络松弛功能 dismantling
物理与社会
2026-04-28 v1 适应与自组织系统
摘要
网络松弛的鲁棒性不仅由连通性决定，因为慢模式可能呈现复杂结构，在适应性损伤下可能改变其谱特征。我们提出一种慢分支易感性框架，用于网络松弛的功能 dismantling。从投影松弛动力学出发，展示相关鲁棒性可观测量是所选非零拉普拉斯算子分支的实部，其控制非平稳子域的长时衰减。节点删除被视为算子维度变化的压缩，导致一种模态易感性（MS）得分，用于估计从慢模的双正交支撑体系中追踪的分支衰减率的一阶减少。在逆导数极限下，同一构造简化为加权费伯利子部门，将有向网络和加权无向网络纳入统一的谱响应表述。对合成网络和真实网络的测试表明，MS识别的脆弱性模式不同于基于标准中心性的攻击和基于边缘的谱代理，这些结果解决了非厄米特鲁棒性分析中的模态选择模糊问题，为非对称网络的功能 dismantling 提供谱基。
关键词
引用
@article{arxiv.2604.24279,
title = {Functional Dismantling of Network Relaxation through Slow-Branch Susceptibility},
author = {Kaiming Luo and Huiying Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.24279},
year = {2026}
}