自组织临界自适应网络中的时间尺度与噪声最优性
适应与自组织系统
2013-05-30 v3 统计力学
动力系统
生物物理
分子网络
摘要
近期研究表明，由简单局部规则驱动的自适应网络可以组织成“临界”全局稳态，为自组织临界性（SOC）提供了另一种框架。我们重点关注向临界性的收敛问题，并证明噪声和时间尺度的最优性在有限值处达到。这与先前认为的最优情况（零噪声和无限时间尺度分离）形成鲜明对比。此外，我们发现了一种导致 SOC 崩溃的噪声诱导相变。我们还通过构建模型分别研究了这三种新效应。这些模型揭示了三种典型的低维动力学行为：时间尺度共振（TR）、一种新的简化版随机共振（我们称之为稳态随机共振 SSR），以及噪声诱导相变。
引用
@article{arxiv.1110.5433,
title = {Time-Scale and Noise Optimality in Self-Organized Critical Adaptive Networks},
author = {Christian Kuehn},
journal= {arXiv preprint arXiv:1110.5433},
year = {2013}
}
备注
4 pages, 6 figures; several changes in exposition and focus on applications in revised version