针对靶向删除中心枢节点时：Percolation与级联鲁棒性的同步退化
物理与社会
2026-03-13 v3
摘要
靶向删除中心枢节点已知会削弱异质网络的连通性。我们展示了在巴拉赫-阿伯特网络中，相同的干预也会将瓦特斯阈值动力学置于级联临界点之上。对于N=2,000且m=2的BA网络，删除按度排序前10%的节点，将联结-Percolation阈值从pc=0.174提升至0.776，并在φ=0.22时，将平均级联规模从0.86%（95%置信区间0.43--1.30）增至23.1%（21.3--24.9）。固定拓扑下的受控枢节点脆弱性实验表明，这一级联效应的大部分是动态的：即使不删除节点，降低枢节点的激活阈值也会产生更大的级联，而删除节点部分抵消了这种增加通过移除边缘来实现。我们使用配置模型近似推导删除后的支配因子z1，并识别出一种窗口，其中原始网络亚临界而删除枢节点的网络则超临界。该效应在不同系统规模下均持续存在，且在匹配的ER或WS控制组中未见。这些结果识别了一种体系中枢删除同时恶化连通性和级联暴露性的 BA 网络中存在的 regime。
引用
@article{arxiv.2603.04838,
title = {Simultaneous Degradation of Percolation and Cascade Robustness Under Targeted Hub Removal},
author = {Federico Hernan Cachero Sanchez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.04838},
year = {2026}
}
备注
v3: neutral-threshold control (B_n condition), 5th real-world network (Email-Enron), refined novelty positioning. Submitted to Physical Review E. 5 figures, 10 tables, 45 references. Code: https://github.com/Freddy-Cach/cascade-window-paradox