网络渗流为耦合振荡系统突变提供早期预警:一项解释性分析
统计力学
2023-11-10 v3 混沌动力学
大气与海洋物理
数据分析、统计与概率
摘要
功能网络是研究空间扩展或多变量系统中统计相互依赖结构的强有力工具。它们已被用于深入认识各学科领域复杂系统的动力学。特别是,相关网络的渗流性质已被用来识别临界转变的早期预警信号。本工作中,我们进一步研究渗流测度在预测耦合非规则振荡系统状态不同类型突变方面的相应潜力。作为一个范式模型系统,我们研究了一个由扩散耦合的含噪 FitzHugh-Nagumo 振子环的动力学,并表明当振子近乎完全同步时,基于渗流的前兆能成功提供系统两状态间快速切换的极早期预警。我们通过将平均场行为给出的全局趋势与单个随机涨落的同步分离,阐明了渗流转变背后的机制。随后我们将同一方法应用于厄尔尼诺-南方涛动不同阶段的海表温度异常真实数据。这有助于更好地理解使渗流前兆成为即将发生的厄尔尼诺与拉尼娜事件早期预警指标的有效性的因素。
引用
@article{arxiv.2305.05450,
title = {Network percolation provides early warnings of abrupt changes in coupled oscillatory systems: An explanatory analysis},
author = {Noémie Ehstand and Reik V. Donner and Cristóbal López and Emilio Hernández-García},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.05450},
year = {2023}
}