时间网络为合作演化提供了统一理解
物理与社会
2023-09-25 v1 动力系统
摘要
理解由网络表示的结构化种群中合作的演化是一个长期的研究兴趣问题,而与合作关系现象相关的社会网络最基础且最普遍的性质之一是节点度(即连接到该节点的边数)呈异质分布。先前结果表明,若采用从大量合作者与背叛者出发的平衡态动力学,与静态正则(即度同质)网络相比,静态异质(即度异质)网络在平稳态下促进合作。然而,若我们采用非平衡随机过程来度量合作的固定概率(即单个合作者成功入侵种群的概率),上述结论则反转。此处我们通过分析时间(即时变)网络上合作的固定来化解这一难题。我们从理论与数值上证实,在合成与经验网络上,与静态网络情形相反,就合作固定概率而言,时间异质网络比时间正则网络更能促进合作。鉴于在时间网络上合作者平衡比例已知有相同结论,本结果为度异质性在促进合作上的效应跨越两大主要分析框架(即平衡与非平衡框架)提供了统一理解。
引用
@article{arxiv.2309.12686,
title = {Temporal networks provide a unifying understanding of the evolution of cooperation},
author = {Aming Li and Yao Meng and Lei Zhou and Naoki Masuda and Long Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12686},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 4 figures