复杂网络中的优化
无序系统与神经网络
2007-05-23 v1
摘要
许多复杂系统可以用相互作用单元的网络来描述。最近的研究表明，一大类自然和人工网络都显示出令人惊讶的普遍特征：存在高度异质的链接分布，这提供了对扰动的非凡鲁棒性来源。尽管关于这些拓扑起源的大多数理论使用生长图，但在这里我们表明，一个简单的优化过程也可以解释大多数复杂网络所表现出的规律性。使用涉及链路密度和平均距离最小化的进化算法，遇到了四种主要类型的网络： 稀疏类指数网络， 稀疏无标度网络， 星形网络和 高度密集的网络，这显然定义了三个主要相。这些约束为指数约为 -3 的标度提供了新的解释。概述了这些结果的进化意义。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0111222,
title = {Optimization in complex networks},
author = {R. Ferrer i Cancho and R. V. Sole},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0111222},
year = {2007}
}
备注
4 pages, 3 figures