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arXiv 1801.096422018-01-29physics.soc-phmath.OC

复杂网络中具有控制距离的能量标度

Energy Scaling with Control Distance in Complex Networks

Isaac Klickstein, Ishan Kafle, Sudarshan Bartaula, Francesco Sorrentino

备注：: 5 pages, 4 figures, for ISCAS 2018

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摘要：

最近已经表明，应用于复杂网络的控制动作的预期能量需求与目标节点的数量呈指数级关系。虽然指数标度律提供了对平均所需能量的充分预测，但也已表明，特定数量的目标的能量值的分布很大。在这里，我们更密切地探索驱动节点和目标节点之间的距离和自我调节的大小对控制动作的能量的影响。我们发现，能量标度律可以写为包括关于驱动节点和目标节点之间的距离的信息，以更准确地预测控制能量。

英文摘要：

It has recently been shown that the expected energy requirements of a control action applied to a complex network scales exponentially with the number of nodes that are targeted. While the exponential scaling law provides an adequate prediction of the mean required energy, it has also been shown that the spread of energy values for a particular number of targets is large. Here, we explore more closely the effect distance between driver nodes and target nodes and the magnitude of self-regulation has on the energy of the control action. We find that the energy scaling law can be written to include information about the distance between driver nodes and target nodes to more accurately predict control energy.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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