复杂网络中忽略极端观点的影响：异质阈值的作用

我们考虑一类网络上的观点动力学，其中在每个时间步，网络中的每个节点忽略其部分最极端邻居的观点，并将其自身观点更新为剩余观点的加权平均值。当所有节点忽略相同数量的极端邻居时，先前的研究已表明，当且仅当网络满足某些拓扑性质时，系统将达到共识。在本文中，我们考虑允许每个节点拥有忽略极端邻居数量的个人阈值所带来的影响。我们给出了保证此类动力学达到共识的图条件。随后我们研究每个节点的阈值从某一分布中随机抽取的随机网络，并给出了该分布的条件以及边形成概率的条件，这些条件共同保证共识将几乎必然地渐近达成。