识别对多稳态网络动力学鲁棒性至关重要的节点性质
混沌动力学
2018-08-22 v1 物理与社会
摘要
我们研究了连接于不同网络拓扑（从环、小世界网络到无标度网络和星型网络）中的双稳态（bi-stable）单元的集体动力学。我们通过引入多节点 basin 稳定性（multi-node basin stability）概念的一个变体来估计此类网络的动力学鲁棒性，该变体使我们能够度量网络动力学在受到影响系统中某类节点的局部扰动时的全局稳定性。我们表明，扰动具有高紧密中心性（closeness）和介数中心性（betweeness-centrality）的节点会显著降低系统返回期望状态的能力。这一效应在星型网络中非常明显，该网络有一个中心（hub）节点，其紧密/介数中心性与所有外围节点显著不同。在这样的网络中，对单个中心节点的扰动能够摧毁集体状态。另一方面，即使大多数外围节点受到强烈扰动，中心节点仍能将该系统恢复至原始状态，展示了被扰动节点的中心性对网络动力学的剧烈影响。进一步，我们探索了由双稳态动力学单元构成的随机无标度网络（Random Scale-Free Networks）。我们利用 m=1 与 m=2 的随机无标度网络中节点的介数中心性、紧密中心性和度（degree）分布的差异，来探究哪种中心性性质对这些异质网络中集体动力学的鲁棒性影响最大。显著地，我们发现了明确证据：被扰动节点的介数中心性对于动力学鲁棒性比紧密中心性或节点度更为关键。该结果对于决定应保护哪些节点以维护网络集体状态免受针对性局部攻击具有重要意义。
引用
@article{arxiv.1801.02409,
title = {Identifying nodal properties that are crucial for the dynamical robustness of multi-stable networks},
author = {Pranay Deep Rungta and Chandrakala Meena and Sudeshna Sinha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.02409},
year = {2018}
}