有向网络中信号流的组织

我们的工作旨在回答网络元素的相干运作是否以及如何由网络结构决定这一问题。通过分析边的汇聚度以及边的输入集和输出集之间的重叠，我们描绘了有向网络中信号流的结构。汇聚度和重叠的定义基于最短路径，因此它们包含了全局网络属性。利用汇聚度和重叠集的定义概念，我们阐明了网络因果性的含义，并展示了无弦环的关键作用。在现实网络中，流表示根据节点的信号传输、处理和控制的特性来区分节点。基于流表示对现实网络的分析与网络节点已知的功能特性一致。结果表明，具有不同信号处理、传输和控制特性的节点在全局尺度上是随机连接的，而局部连接模式则偏离随机性。根据信号流特性对网络节点进行分组与网络的社区结构无关。我们提供的证据表明，用于生成小世界网络的算法无法重建小世界类现实网络的信号流特性。我们计算了规则有向树的汇聚度值，以及通过优先依附机制生长的网络的汇聚度概率密度函数。对于埃尔德什-雷尼图，我们计算了汇聚度和重叠的概率密度函数。