LinkRank: Finding communities in directed networks
为了识别有向网络中的社区，我们提出了一种广义形式的模块化的有向网络中引入一个新的数量LinkRank，它可以被认为是链接的PageRank。这种推广与无向网络中的原始模块性是一致的，并且针对无向网络开发的模块性优化方法可以通过优化我们的新模块性而直接应用于有向网络。最后，本文还提出了一个模型网络来验证我们的方法，该模型网络可以作为进一步社区研究的基准网络。我们的方法应该在基于引用或参考的有向网络中有效地找到社区。
2009-11-23 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Power laws of the in-degree and out-degree distributions of complex networks
提出了一种有向网络模型，并从该模型中导出了有向网络的入度和出度分布的幂律。它基于Barabasi-Albert模型，包含两个参数。这些参数作为新节点通过入度和出度的贡献的调节因子。该模型允许新添加的链路直接连接网络中已经存在的两个节点。这样的链接称为内部链接，而连接到新节点的链接称为外部链接。利用内部和外部链接之间的关系，我们调查的有向网络的入度和出度分布的幂律。这个模型使我们能够预测一些有趣的功能，有向网络，特别是万维网和网络的引用和电话。
2009-12-15 physics.soc-ph
A hyperbolic Embedding Model for Directed Networks
网络嵌入是当前网络科学中的一个热门话题，它认为大多数真实的复杂系统都可以嵌入到隐度量空间中，并以几何属性的形式出现，其中节点之间的几何距离决定了链路连接的可能性。其中，双曲空间与许多实际复杂系统的结构组织相联系，因而受到广泛的关注。然而，大多数的方法和测量，最近开发的，很少考虑这些功能的不对称的链接。本文讨论了如何通过识别有向网络的二分结构来复用节点信息作为嵌入的基础，并提出了一种融合复杂网络拓扑结构、有向链路和隐度量空间的通用映射框架。通过分割节点的不同属性，可以对不同类型节点之间的可能性进行建模。此外，我们还将该模型应用到一些实际系统中，包括国际贸易网络和秀丽隐杆线虫神经网络。结果表明，有向网络也可以映射到度量空间，网络嵌入信息可以提高现有模型的应用范围。
2020-04-25 physics.soc-ph
Interest Clustering Coefficient: a New Metric for Directed Networks like Twitter
我们在这里研究有向社会图的聚类。聚类系数的引入是为了捕捉一个朋友的朋友倾向于成为我的朋友的社会现象。该度量已被广泛研究，并已被证明对描述社交图的特征非常感兴趣。事实上，聚类系数适用于其中链接是无向的图，例如友谊链接（Facebook）或专业链接（LinkedIn）。对于一个从信息源指向信息消费者的链接图来说，它并不足够。我们发现，以前的研究已经错过了很多的信息中所包含的有向图的一部分。因此，我们引入了一个新的度量标准来衡量一个有向社会图的兴趣链接，即兴趣聚类系数的聚类。我们在一个非常大的社交图上计算它（精确地使用抽样方法），一个拥有5.05亿用户和230亿链接的Twitter快照。我们还提供了以前引入的有向和无向指标的值，第一次在这样一个大的快照。我们发现，兴趣聚类系数是大于经典的有向聚类系数在文献中介绍。这显示了度量捕获有向图的信息方面的相关性。
2020-08-02 cs.SI physics.soc-ph
The Directed Closure Process in Hybrid Social-Information Networks, with an Analysis of Link Formation on Twitter
人们经常认为，信息网络中的定向链接通常是通过“捷径”源和目的地之间的两步路径形成的，这是一种隐含的“链接复制”，类似于三重闭合过程。在社交网络中。尽管这一假设在诸如偏好依恋等理论模型中发挥了重要作用，但它却很少得到直接的实证研究。在这里，我们开发了一种形式化和方法来研究这种类型的定向关闭过程，我们提供的证据，其重要作用，在Twitter上的链接的形成。然后，我们分析了一系列的模型，旨在捕捉的结构现象，我们观察到的Twitter数据中的定向关闭。
2010-03-12 cs.CY physics.soc-ph stat.AP
Analysis of relative influence of nodes in directed networks
许多复杂网络都是用有向链路来描述的;在这样的网络中，链路代表了一个节点对另一个节点的控制或单向的信息流。一些中心性度量用于确定有向网络中节点的相对重要性。我们分析这样一个中心性的措施称为影响力。影响力表示节点在各种动态中的重要性，例如同步、进化动态、随机游走和社会动态。我们分析计算的影响，在各种网络，包括有向多部网络和有向版本的Watts-Strogatz小世界网络。在许多情况下，网络的全局属性（如层次结构和捷径的位置）而不是节点的局部属性（如度）被证明是节点影响力的主要决定因素。该方法也适用于计算PageRank。我们还数值计算表明，在耦合振荡器系统中，当起搏器被放置在有影响力的节点上时，起搏器夹带的阈值很低。对于一类随机网络，解析推导的阈值近似等于影响的倒数。我们数值表明，这种关系也适用于随机无标度网络和神经网络。
2009-10-24 physics.soc-ph
Finite-size effects in the dependency networks of free and open-source software
我们提出了一个连续模型的度分布的有向网络在自由和开源软件。对于中间结点，内向和外向依赖网络中的链接度分布都遵循Zipf定律，但对于链接度较高的节点和链接度较低的节点，其链接度分布则偏离这一趋势，表现出有限尺寸效应.有限大小的参数使内向和外向网络之间的定量区分。对于出度分布，动态演化的初始条件对应于向外定向网络最终可以拥有的最受欢迎节点的有限计数。每一代软件发布都会增加向外链接的节点数量，但由于网络中语义可能性的有限性，这种增长最终会饱和到终端值。
2014-04-13 cs.OH physics.soc-ph
Optimal synchronization on strongly connected directed networks
在本文中，我们构建和分析强连接稀疏有向网络的增强同步倾向（PFS）。考虑了两种类型的PFS增强网络：（i）具有非零复谱部分的特征比最小化系综和（ii）具有实谱但特征比略大于（i）的一类网络。我们涉及到一个强烈的倾斜度分布，双链接的密度和层次化的外围核心组织的优越的PFS。合奏（一）和（二）被发现不同的双链接的密度和特定的组织的核心和外围核心的联系。
2009-11-10 nlin.PS physics.soc-ph
Toward Structural Controllability and Predictability in Directed Networks
对有向网络复杂组织的研究往往局限于对网络结构与功能之间内在关系的理解。本文揭示了结构可控性和结构可预测性这两个看似不相关的问题都高度依赖于可控有向网络中的关键环节，而这些环节以前被认为只能影响驱动节点的数目。在这里，我们表明，关键环节不仅可以有助于结构的可控性，但他们也可以有显着的影响网络的结构可预测性，这表明在有向网络的结构互惠的普遍模式。此外，它示出的分数和关键链接的位置有很强的影响预测算法的性能。此外，这些经验结果解释了相应的线图的基础上，通过引入链接中心。这项工作弥合了这两个独立研究领域之间的差距，并从微观角度为开发先进的控制策略和预测算法提供了指示。
2022-03-30 cs.SI physics.soc-ph
Influence of Reciprocal links in Social Networks
在这封信中，我们实证研究互惠联系的影响，以了解它在影响定向社交网络的结构和功能中的作用。在两个具有代表性的数据集新浪微博和豆瓣上的实验结果表明，在传播信息和保持网络鲁棒性方面，互惠链接确实比非互惠链接发挥了更重要的作用。特别地，通过考虑互逆效应，可以显著地增强信息传播过程。此外，互惠链接在很大程度上负责有向网络的连通性和效率。本文的工作对于深入理解和应用有向在线社交网络中的互惠效应具有一定的启发意义。
2013-06-24 cs.SI physics.soc-ph
Patterns of link reciprocity in directed networks
我们解决的问题，链接互易性，非随机存在的两个相互之间的链接对顶点。我们提出了一种新的互惠措施，允许根据其实际程度的相互联系之间的相关性网络的顺序。我们发现，真实的网络总是相互关联或相互关联的，并且同一类型的网络（经济，社会，细胞，金融，生态等）显示相似的互易性值。目前的模型无法再现所观察到的模式。这导致我们引入一个更一般的框架，其中相互链接发生条件连接概率。在一些研究的网络中，我们讨论的形式的条件连接概率和大小依赖的互惠性。
2004-12-16 cond-mat.dis-nn nlin.AO physics.soc-ph
Reconstructing directed networks for better synchronization
本文研究了在有向网络中通过操纵固定数目的链接来增强同步的策略。我们提出了一种基于中心性的重构（CBR）方法，其中节点的中心性是由著名的PageRank算法测量。大量的数值模拟结果表明，CBR方法是更有效地促进同步比度为基础的重建方法和随机重建方法添加或删除链接。这是因为CBR方法可以有效地缩小网络的度分布，增强网络的层次结构。此外，我们将CBR方法应用于链路重布线过程中，在每一步中删除一个链路，并添加一个新的链路。CBR方法有助于决定应删除或添加哪些链接。经过几个步骤后，得到的网络非常接近进化优化算法的最优结构。在Kuramoto模型上的数值仿真进一步证明了该方法在缩短有向网络同步收敛时间方面的优势。
2011-06-29 cs.DS nlin.CD physics.soc-ph
Potential Theory for Directed Networks
揭示网络形成的潜在因素是数据挖掘和网络分析的一个长期挑战。特别是，有向网络的微观组织原理比无向网络的微观组织原理更不容易理解。本文提出了一个势理论假设，即每个有向连接对应于一个单位势的减少，并且所有节点的势值都可定义的子图是优选的。结合势函数理论、聚类机制和同伦机制，推导出由4个节点和4个有向链路组成的Bi-fan结构是有向网络中最受青睐的局部结构。我们的假设得到了来自不同领域的15个有向网络的广泛实验的强烈支持，如链接预测框架内的Bi-fan预测器的最准确和最强大的性能所示。综上所述，本文的主要贡献有两个方面：（i）提出了一种新的有向网络局部组织机制;（ii）设计了相应的链接预测算法，不仅验证了我们的假设，而且在缺失链接预测和友谊推荐中找到了直接的应用。
2013-07-31 cs.IR cs.SI physics.data-an
Epidemic threshold in directed networks
到目前为止，流行病的研究大多是在无向网络中进行的。然而，许多现实世界的网络，如社交网络Twitter和WWW网络，其上的信息，情感或恶意软件的传播，被证明是有向网络，包括单向链接和双向链接。我们将方向性定义为单向链接的百分比。利用N-交织平均场近似方法证明了有向网络中SIS流行病的传播阈值为1/ lambda_{1}，其中lambda_{1}（又称谱半径）是邻接矩阵的最大特征值.在这里，我们提出了两个算法来生成具有给定度分布的有向网络，其中方向性可以控制。方向性对光谱半径lambda_{1}、主特征向量x_{1}、光谱间隙lambda_{1}的影响。|lambda_{2}|）和代数连通性|mu_{N-1}|研究了重要的发现是谱半径lambda_{1}随方向性的增加而减小，谱隙和代数连通性随方向性的增加而增加。谱半径减小的程度取决于度分布和度-度相关性rho_{D}。因此，有向网络的流行阈值比无向网络的大，并且在有向网络中的随机游走比在具有度分布的无向网络中更快地收敛到稳态。
2013-12-02 cs.SI physics.soc-ph
Emergence of multilevel selection in the prisoner's dilemma game on coevolving random networks
我们研究了合作的演化在囚徒困境的游戏，从而共同进化规则的介绍，模具的随机拓扑结构的互动网络的两种方式。首先，现有的链接被删除时，一个球员采取了新的策略或其程度超过一个阈值，第二，新的链接被添加后，一个给定的游戏迭代次数随机。这些共同进化的过程对应于新联系的一般形成和现有联系的删除，特别是在人类社会中，经常出现作为持续社会化、生活方式改变或死亡的结果。由于删除和添加链接的抵消作用，互动网络的初始异质性在质量上得到了保留，因此不能对观察到的合作促进负责。事实上，共同进化规则唤起了一个强大的多层次选择机制的自发出现，尽管持续的随机拓扑结构的不断发展的网络，保持合作跨越整个跨度的背叛诱惑值。
2009-09-22 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
How do signs organize in directed signed social networks?
我们引入了一种重新洗牌的方法，从全局的角度对Epperly和Slashdots的真实有向符号社交网络中的符号组织进行了实证分析。在重排方法中，每个负链路具有概率$p_{rs}$与随机选择的另一个正链路交换其符号。通过计算每个重混签名网络的社会地位熵（$S_{in}$和$S_{out}$）并模拟多数规则模型的意见形成，我们发现$S_{in}$和$S_{out}$达到各自的最小值，而磁化强度$|m^{*}|$在$p_{rs}=0$达到最大值.也就是说，在现实的有向符号社交网络中，个体具有社会地位和动态地位的同质性。我们目前的工作提供了一些有趣的工具和视角来理解符号的社交网络中的符号组织。
2016-06-01 cs.SI physics.soc-ph
Non-Universality in Semi-Directed Barabasi-Albert Networks
在通常的巴拉巴西-阿尔伯特型无标度网络中，一个新加入的节点从已经存在的网络节点中随机选择m个邻居，与这些节点之前拥有的链接数量成比例。然后，具有k个链路的节点的数量N（k）均衰减为1/k^gamma，其中gamma=3是通用的，即与m无关。现在我们在网络的构造中使用有限的方向性，因此，随着m的增加，指数gamma从3减小到2。
2012-05-01 cs.SI physics.comp-ph physics.soc-ph
Detecting Cohesive and 2-mode Communities in Directed and Undirected Networks
网络是表示对象之间关系信息的通用语言。对网络进行建模、推理和总结的一种有效方法是发现具有共同连接模式的节点集。这样的集合通常被称为网络社区。网络社区发现的研究主要集中在无向网络中密集连接节点的社区识别。在本文中，我们开发了一种新的重叠社区发现的方法，可扩展到数以百万计的节点和边缘的网络，并沿两个维度推进研究：社区的连接结构，并使用边缘定向社区发现。首先，我们扩展了传统的网络社区的定义，通过观察节点可以以两种不同的方式紧密相连：在有凝聚力的社区中，节点相互链接，而在2模式社区中，节点以二分的方式链接，其中链接在两个分区之间占主导地位，而不是在它们内部。我们的方法成功地检测2模式以及凝聚力的社区，也可能重叠或分层嵌套。第二，虽然大多数现有的社区发现方法对待有向边缘，好像他们是无向的，我们的方法占边缘方向，并能够识别新的和有意义的社区结构，在有向和无向网络，使用数据从社会，生物和生态领域。
2014-01-29 cs.SI physics.soc-ph
Module identification in bipartite and directed networks
模块性是现实世界中复杂网络最重要的特性之一。在这里，我们解决了两个重要的网络类：二分网络和定向unipartite网络的模块识别问题。二分网络中的节点被分成两个不重叠的集合，并且链路必须有来自每个集合的一个端节点。有向单部网络只有一种类型的节点，但链接有起点和终点。我们表明，有向单部网络可以方便地表示为二部网络的模块识别的目的。我们报告了一种新的方法，特别适合于模块检测二分网络，并定义了一组随机网络，使我们能够验证新的方法。
2007-09-07 physics.bio-ph physics.data-an physics.soc-ph
Degree correlations in directed scale-free networks
在复杂系统的研究中，无标度网络普遍存在，其度的分布服从幂律。与所发现的链接的结构相关的一个基本网络属性是度相关性，其是链接末端的节点的度之间的相关性的度量。已知度相关性会影响网络的结构和其上支持的过程的动态，包括对损害的恢复力，信息和流行病的传播以及防御机制的效率。尽管如此，尽管许多研究都集中在无向无标度网络上，但现实世界系统中的相互作用往往具有方向性。在这里，我们调查的依赖度相关的幂律指数在有向无标度网络。为了进行我们的研究，我们考虑了建立具有指定度分布的有向网络的问题，提供了一种正确生成幂律分布有向度序列的方法。应用这种新的方法，我们进行了广泛的数值模拟，生成指数在~2和~3之间的有向无标度网络的集合，并测量Pearson相关系数的集合平均值。我们的研究结果表明，无标度网络在四种可能的度-度相关性中的三种（即入度到入度、入度到出度和出度到出度）的有向链接上平均不相关。然而，它们表现出输出连接数和输入连接数之间的线性关系。研究结果是一致的熵起源观察到的dispertativity在生物和技术网络。
2014-09-17 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Structure and stability of online chat networks built on emotion-carrying links
为了量化用户的集体行为，将在线聊天的高分辨率数据作为一个物理系统在实验室进行研究。我们的分析揭示了强大的自然系统的特性与其他功能。特别是，我们发现自组织动态与长期的相关性，在用户的行动和持久的关联，用户之间的社会网络的属性。此外，具有特定k-核结构的图及其架构的演化被示出与交换的消息的类型和情感唤醒有关。通过删除携带高唤醒信息的链接来划分图，在渗透阈值处表现出临界波动。
2012-09-21 cs.SI physics.soc-ph
Complex-valued information entropy measure for networks with directed links (digraphs). Application to citations by community agents with opposite opinions
提出了复值信息熵测度的概念。它特别适用于有向网络（有向图）。相应的统计物理概念的概述。研究网络，作为一个案例研究，为了说明讨论，涉及引用的代理人属于两个不同的社区，有明显不同的意见：新创造主义和智能设计的支持者，一方面，达尔文进化论的捍卫者，另一方面。整个社区内和社区间的邻接矩阵，从引用发表的工作，由社区代理，阐述和特征值计算。由于特征值可以是复数，因此信息熵也可以变为复值。它是针对示例情况计算的。特别讨论了虚部有限性的作用，并从局域相互作用范围的角度给出了一些物理意义上的解释。它的结论是，这样的推广不仅是有趣的和必要的讨论有向网络，但也可能会给新的见解的概念想法有向或其他网络。在附录中可以找到将上述扩展到Tsallis熵测度的注释。
2013-02-03 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP
Cycle and flow trusses in directed networks
当我们将现实世界的系统表示为网络时，链接的方向通常会传递有价值的信息。寻找尊重链接方向的模块结构是分析有向网络的最重要任务之一。虽然有向模的概念已经被提出，但还没有达成共识。这种缺乏共识的结果部分是因为在一个单一的有向网络中可能存在不同类型的模块，而大多数以前的研究集中在一个独立的标准模块。为了解决这个问题，我们提出了一个通用的概念，所谓的桁架结构的有向网络。我们的桁架的定义是能够提取两种不同类型的桁架，命名为循环桁架和流桁架，从一个统一的框架。通过将寻找桁架的方法应用于从广泛的研究领域获得的经验网络，我们发现大多数真实网络包含循环桁架和流动桁架。此外，两种类型的桁架的丰度（以及它们之间的重叠）可能有助于表征各种经验网络中的模块结构。我们的研究结果阐明了在有向网络中同时考虑不同类型模块的重要性。
2016-12-01 cs.SI physics.soc-ph
Scalable Spectral Algorithms for Community Detection in Directed Networks
社区发现一直是网络研究中的核心问题之一，而有向网络由于其链路间的不对称性，使得社区发现问题更具挑战性。在本文中，我们发现，将链接的方向揭示了社区的两个不同的角色，源和终端，一个节点在每个社区中扮演的新的观点。有趣的是，这样的社区似乎与邻接矩阵的图拉普拉斯算子的独特谱性质有关，我们利用正则化SVD方法来利用这种联系。我们提出了收获算法，再加上正则化的SVD，是线性可扩展的有效识别社区在巨大的有向网络。该算法在基准网络上的模拟实验表明了良好的性能和可扩展性，并在实际网络应用中成功地恢复了社区。
2013-09-23 cs.SI physics.soc-ph stat.ML
Multiplexity and multireciprocity in directed multiplexes
现实世界的多层网络具有不同层的链路之间的非平凡依赖性。在这里，我们认为，如果链接是有向的，依赖关系是双重的。除了不同层的链路由于“多路性”而通常倾向于对齐之外，还存在由于我们所称的“多重互惠性”而反对齐的倾向，即一层中的链路可以由不同层中的\emph{opposite}链路进行互惠的事实。多重互易性将单层互易性的标量定义推广到涉及所有层对的方阵。我们介绍了二进制和加权复用和多重互易矩阵，并验证其统计意义对最大熵空模型，过滤出节点异质性的影响。然后，我们对世界贸易复合体（WTM）进行了详细的实证分析，该复合体代表了世界各国在不同商品方面的进出口关系。我们发现，WTM表现出很强的多重性和多互惠性，但在很大程度上编码到各个层的程度或强度序列的效果。剩余影响仍然很大，可以根据商品对在同一方向和/或相反方向上一起交易的趋势对它们进行分类。我们还发现，多互惠的WTM是显着低于通常的互惠测量的聚合网络。此外，具有低（高）内部互易性的层嵌入在具有低（高）相互多互易性的层的集合内。这表明，在世贸组织中，互惠性是相关商品组而不是单个商品所固有的。我们讨论了国际贸易研究的影响，专注于产品分类，产品空间和健身/复杂性指标。
2016-10-28 cs.SI physics.soc-ph
Non-consensus opinion model on directed networks
动态社会意见模型在无向网络上得到了广泛的研究，其中大多数是基于产生共识的自旋交互模型。然而，在现实中，许多网络，如Twitter和万维网是定向的，由单向和双向链接组成。此外，从选择咖啡品牌到决定在选举中投票给谁，两种或多种相互竞争的意见往往共存。为了应对这种无处不在的有向网络和两个或两个以上的意见共存的决策情况下，我们研究了一个非共识的意见模型介绍了Shao等人。\cite{shao2009dynamic}对有向网络。我们将方向性$ξ$定义为网络中单向链路的百分比，并使用节点入度和出度之间的线性相关系数$ρ$来量化入度和出度之间的关系。我们介绍了两个度保持重新布线的方法，使我们能够构建有向网络，可以有一个广泛的方向性$ξ$和线性相关系数$ρ$的可能组合，并研究如何$ξ$和$ρ$影响意见的竞争。我们发现，随着方向性$ξ$或深度和深度相关性$ρ$的增加，多数意见变得更加占主导地位，少数意见的生存能力降低。
2014-04-29 cs.SI physics.soc-ph
Patterns of link reciprocity in directed, signed networks
本文研究有向符号网络中的挫折与互惠性，将指数随机图框架扩展至二元有向符号网络以量化长度为2环的互惠或对抗倾向，发现平衡理论的有向扩展无法一致解释经验模式，呼吁考虑边方向性的新理论。
2024-07-11 physics.app-ph physics.data-an physics.soc-ph
Weighted, Bipartite, or Directed Stream Graphs for the Modeling of Temporal Networks
我们最近介绍了一种用于时态网络建模的形式主义，我们称之为流图。它强调数据的流性质，并允许对许多重要概念的严格定义，从而概括了经典图。这特别包括大小、密度、集团、邻域、度、聚类系数和传递性。在这方面的贡献，我们表明，像图，流图可以扩展到应付二分结构，节点和链接的权重，或链接方向。我们回顾了文献中提出的主要的二分，加权或有向图的概念，我们将它们推广到二分，加权，或有向流图的情况下，我们表明，得到的概念是一致的图和流图。这为具有这些特征中的一个或多个的许多时间网络的准确建模提供了正式的基础。
2021-11-23 cs.DS cs.SI physics.soc-ph
Message passing theory for percolation models on multiplex networks with link overlap
多重网络描述了大量的复杂系统，包括基础设施、交通网络和生物系统。这些网络中的大多数具有显著的链路重叠。因此，它是特别重要的是，在这些网络中的相互连接的巨组件的特征。在这里，我们提供了一个消息传递理论的特点，在多路复用网络的渗滤过渡与链接重叠和任意数量的层$M$。具体来说，我们提出并比较了两个消息传递算法，推广了广泛用于研究无链路重叠的多路网络中的渗流过渡的算法。第一种算法描述了定向渗透转变，并承认传染病传播解释。第二种算法描述了相互连接的巨分量的出现，即渗流转变，但不保留传染病传播的解释。在简单的典型情况下，我们得到了渗流和定向渗流相变的相图。我们证明，对于同一个多重网络结构，其中有向逾渗过渡有非平凡的三临界点，逾渗过渡有一个不连续的相变，除了平凡的情况下，其中所有的层完全重叠。
2016-08-03 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Improving the Network Structure can lead to Functional Failures
在许多现实世界的网络中，同步能力是其性能的关键属性。例子包括电网，传感器和神经元网络以及共识形成。最近的工作无向网络与扩散相互作用表明，在网络连接的改善，如使网络更加连接和同质增强同步。然而，现实世界的网络具有定向和加权连接。在这种有向网络中，理解结构变化对网络性能的影响仍然是一个重大挑战。在这里，我们表明，改善有向网络的结构可能会导致网络功能的失败。例如，引入新的链接来减少节点之间的最小距离可能导致同步运动的不稳定性。这种反直觉的效应只发生在有向网络中。我们的研究结果可以确定一个链接的动态重要性，从而对有向网络的设计和控制产生重大影响。
2014-08-20 math.DS nlin.AO physics.soc-ph
