演化无尺度网络上投票模型的相变

投票模型是解释社交网络中共识形成的经典相互作用粒子系统。真实社交网络不仅具有异构的度分布，还具有随时间变化的连接。我们研究了在每个顶点以任意速率 κ=κ(N) 更新（刷新其边邻域）的时序演化的秩一无尺度网络上的投票模型：我们发现投票模型共识时间中的动态巨型组件相变：当 κ≪1/N 时，亚临界图参数的共识时间慢 1/(N/log N) 的因子。相反，当 κ≫1 时，巨型组件的效应完全消失，因此对于任一图参数情况，我们看到与静态超临界情况（最多为多对数修正）相同的共识时间。中间动态速度产生的共识时间在亚临界网络参数情况下，远远没有前一个因子 1/(N/log N)，而是因子 1/κ。