双重团上含噪声q-voter模型的相变

我们研究了在双重网络上具有随机噪声（在社会背景下解释为独立性）的非线性q-voter模型。为了研究多层次性的作用，我们提出三种将模型从单层网络转移到多层网络的方法。它们考虑两个标准——一个与独立性状态相关（局部vs全局），一个与同伴压力相关（与vs或）。为了检验社交网络中多于一个层次存在的影响，我们在特别简单的多重网络——双重团（duplex clique）上进行模拟，其由两个完全重叠的完全图（团）组成。通过数值求解速率方程并同时进行蒙特卡罗模拟，我们提供证据表明，即使简单的重排为双重拓扑也可能导致观测行为的显著变化。然而，仅在一种考虑的规则——LOCAL&AND下可观察到相变的定性变化。对于该规则，相变在q=5时变为不连续，而在单层网络中此类行为在q=6时观察到。有趣的是，只有该规则允许构建与现实社会实验一致的模型真实变体。