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【武汉大学】复杂网络的Fiedler向量排序法

发布时间:2024年11月04日 10:37 浏览量:

报告题目:复杂网络的Fiedler向量排序法

人:周进 教授 (武汉大学)

报告时间:2024年11月5日(星期二) 10:30-11:30

报告地点:腾讯会议(线上)       会议ID:229-357-768

校内联系人:董久刚 教授 联系方式84708351-8318


报告摘要:复杂网络中每条边或圈对于网络动力学的贡献是非常重要且有意思的问题。本报告将每条边对网络整体动力学的贡献进行了精确量化,适用于所有有向网络和无向网络。量化方法仅需网络的左右Fiedler向量,即可解析每条边的贡献值和贡献率。进一步发现,网络Fiedler值恰好是所有边动力学贡献值之和。该方法结合扰动机制,简化后用于无向网络中点及圈的重要性排序,从而提出对于复杂网络点、边、圈、高阶交互等结构中心性的Fiedler向量排序法。通过牵制控制检验了排序效果,证实其简洁高效的特性。对于有向圈,通过流图方法计算网络Laplacian矩阵特征谱,揭示有向圈最小入度决定网络动力学,有向圈抑制网络动力学。报告深入探讨复杂网络中点、有向边与无向边、有向圈与无向圈的中心性相关问题,精进我们对网络结构与动力学相互关系的理解。报告的研究成果为实际应用如网络优化、故障诊断、结构识别等提供创新视角和方法。


报告人简介:周进,武汉大学数学与统计学院教授,博士生导师。研究方向:复杂网络、高阶网络、多层网络、同步与控制、拓扑识别、混沌与分岔、非线性系统等等。曾获国家自然科学二等奖,湖北省自然科学一等奖,教育部自然科学一等奖,获全国优秀博士论文提名及湖北省优秀博士论文。共发表学术论文64篇,其中第一作者/独立通讯作者论文58篇,全部为SCI或EI收录,包括物理学顶刊Physical Review Letters, 控制学三大顶刊IEEE Transactions on Automatic Control (长文和短文)、Automatica及SIAM Journal on Control and Optimization。所发表论文被国内国际引用总计3009次。


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