Controlling Contagion Processes in Time-Varying Networks
绝大多数的策略，旨在控制网络上的传染过程，认为系统的连接模式，淬火或退火。然而，在现实世界中，许多网络是高度动态的，并在传染过程中同时进化。在这里，我们推导出一个分析框架，专门为时变网络设计的控制策略的研究。我们考虑删除/免疫的个别节点根据他们在网络中的活动，并开发一个块变量的平均场方法，允许推导方程描述的传染过程的演变，同时网络动态。我们推导出临界免疫阈值，并评估控制策略的有效性。最后，我们通过数值模拟合成网络和大规模真实世界移动电话呼叫数据集中的信息传播过程和控制策略来验证理论图
2013-09-26 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Temporal network structures controlling disease spreading
我们研究了8个人类接触的经验数据集（主要是记录谁在什么时间接近谁的邻近网络）上的疾病传播。我们比较了这些数据集的三个层次的表示：时态网络，静态网络和一个完全连接的拓扑结构。我们注意到，静态和全连接网络之间的差异-在灭绝时间和平均爆发规模方面-小于时间和静态拓扑之间的差异。这表明，对于这些数据集，时间结构比静态网络结构更影响疾病传播。为了解释表征之间差异的细节，我们使用了32个网络度量。本研究一致认为，长时间的时间结构，如营业额的节点和链接，是最重要的传播动力学。
2016-05-03 physics.soc-ph q-bio.PE
External field and critical exponents in controlling dynamics on complex networks
复杂网络上的动态过程，从生物，技术和社会系统，显示系统的不同的全球状态之间的相变。通常情况下，这种转变依赖于其上发生的结构和动态之间的相互作用，因此，弱连通性，无论是稀疏的网络还是脆弱的相互作用，都可能导致全球活动崩溃，而强连通性则导致高活动。在这里，我们表明，在这样的系统中的节点的一小部分控制动态作为一个连续的相变的外部字段。因此，它定义了相应的临界指数，在平衡和瞬态时间。我们发现的临界指数的一般类的动态使用的领导秩序的动态功能。通过应用这个框架的三个例子，我们揭示了不同的普遍性类。
2022-08-05 math.DS physics.data-an physics.soc-ph
Controlling congestion on complex networks: fairness, efficiency and network structure
我们考虑两个基本的（最大流和均匀流）和两个现实的（最大-最小公平和比例公平）拥塞控制方案，并分析算法和网络结构如何影响吞吐量，流量分配的公平性，以及瓶颈边缘的位置。更现实的比例公平和最大最小公平算法具有相似的吞吐量，但路径流分配是更不平等的无标度比随机规则的网络。无标度网络的吞吐量低于均匀流算法中的随机规则网络，这在复杂网络文献中是受欢迎的。然而，我们发现，这种关系是相反的所有其他拥塞控制算法的度指数$γ$和平均度${k}$的参数空间的区域。此外，均匀流算法严重低估了拥塞网络的网络吞吐量，并且路径流分配的丰富现象学仅存在于更现实的$α$ -公平算法族中。最后，我们表明，通过一个边缘的路径数的特点，在这些算法中的瓶颈边缘的位置范围很广。这种瓶颈识别可以在复杂网络和拥塞控制这两个领域之间架起一座桥梁。
2017-08-23 cs.NI math.OC physics.soc-ph
Controlling self-organized criticality in complex networks
提出了一种减小复杂网络上Bak-Tang-Wiesenfeld模型雪崩规模的控制方案。三种网络类型被认为是：由Erdens-Renyi，Goh-Kahng-Kim，和一个真正的网络，代表美国西部电网的主要连接。该控制方案是基于触发雪崩的最高程度的节点，接近成为关键的想法。我们表明，这种策略的工作原理的意义上说，最本地发生的质量耗散避免较大的雪崩。我们还比较了这种策略与随机选择节点的随机策略。虽然随机控制有一定的能力，以减少大雪崩的概率，它的性能比基于最高度的节点的选择差得多。最后，我们认为，所提出的控制方案的能力是有关其能力，以减少网络上的质量集中。
2013-05-28 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Controlling complex policy problems: a multimethodological approach using system dynamics and network controllability
尽管系统动力学在分析复杂的政策问题方面很有用，但政策设计远非直截了当，在许多情况下是试错驱动的。为了应对这一挑战，我们建议将系统动力学与网络可控性（网络科学的一个新兴领域）相结合，以便于检测系统动力学模型中的有效杠杆点，从而支持有影响力的政策的设计。我们通过分析一个经典的系统动力学模型来说明我们的方法：世界动力学模型。我们表明，它是足够的控制只有53%的变量，以引导整个系统到一个任意的最终状态。我们进一步排名的所有变量根据其重要性控制系统，我们验证我们的方法表明，高排名的变量有一个显着更大的影响系统的行为相比，低排名的变量。
2017-11-13 cs.SI physics.soc-ph
Controlling complex networks: How much energy is needed?
National University of Singapore（新加坡国立大学）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）；Tongji University（同济大学）
研究控制复杂网络所需的能量，推导并验证了能量上下界的标度律，为网络控制中的能量成本提供合理估计。
2012-04-12 cs.SI cs.SY eess.SY
Controlling centrality in complex networks
光谱中心性测量允许识别社会群体中有影响力的个人，根据其受欢迎程度对网页进行排名，甚至确定科学研究的影响。网络中节点的中心性分数主要取决于整个连接模式，因此通常的方法是在分配网络结构后计算节点中心性。这里我们面对的是逆问题，也就是说，我们研究如何通过作用于给定网络的结构来修改节点的中心性得分。我们证明了存在特定的节点子集，称为控制集，它可以分配任何规定的一组中心值的所有节点的图，通过合作调整的权重，他们的外出链接。我们发现，许多来自现实世界的大型网络具有令人惊讶的小控制集，包含甚至少于5-10%的节点。这些结果表明，从光谱中心性措施获得的排名必须非常小心地考虑，因为它们可以很容易地控制，甚至操纵一小群节点以协调的方式行事。
2011-09-21 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.data-an
Value of peripheral nodes in controlling multilayer networks
我们分析了一个两层网络的可控性，其中驱动节点只能从一层随机选择。每一层包含一个无标度网络与有向链接和节点的动态依赖于从其他节点传入的链接。我们结合入度和出度值来为每个节点分配重要性值$w$，并区分具有低$w$的外围节点和具有高$w$的中心节点。基于数值模拟，我们发现当选择低$w$节点连接两层时，网络的可控部分较大。当外围节点是驱动器节点时，控制与更多中心节点的情况一样有效。然而，如果我们假设利用节点的成本与它们的整体度成比例，那么利用外围节点连接两层或充当驱动节点不仅是最具成本效益的解决方案，而且在我们测试的不同互连策略中，它也是控制双层网络的最佳方案。
2016-01-29 cs.SI physics.soc-ph
Intelligent Controlling Simulation of Traffic Flow in a Small City Network
提出了一种二维概率元胞自动机模型，用于描述由两个交叉口组成的小城市路网中的交通流。网络中的交通由一组交通灯控制，这些交通灯可以以固定时间和交通响应的方式操作。车辆动力学进行了模拟，并在指定的时间间隔内的交通所经历的总延迟进行评估。我们调查分散和集中的交通响应计划，并特别讨论了{ \it绿波}战略的实施。我们的调查证明，网络延迟强烈依赖于信号策略。我们表明，在某些交通条件下，绿波方案的应用可能会破坏性地导致全球延迟的增加。
2005-11-16 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Controlling symmetries and clustered dynamics of complex networks
对称性是复杂网络的一个基本特征，因为它们规范了图集体动力学如何组织成集群状态。我们在这里展示了如何控制网络对称性，以及如何以所需的方式与集群节点强制同步模式化状态。我们的方法包括扰动原始网络的连通性，无论是通过添加新的边缘或通过添加/删除链接一起修改其权重。通过解决适当的优化问题，我们进一步保证对现有拓扑结构的更改是最小的。的强制模式的稳定性的条件，推导出一般情况下，该方法的性能与范例的例子说明。我们的研究结果是相关的所有实际情况下，网络系统的协调成不同的群体可能是可取的，如机器人，无人驾驶汽车，电网和中央模式发电机的团队。
2020-11-08 nlin.CD physics.soc-ph
Altering nodes types in controlling complex networks
控制一个复杂的网络达到期望的状态在许多应用中是非常重要的。网络可以通过输入适当的外部信号到一些选定的节点来控制，这些节点被称为驱动器节点。以往的研究发现，在密集网络中存在两种控制模式：分布式和集中式。对于分布式模式的网络，大多数节点可以充当驱动节点;而对于集中式模式的网络，大多数节点永远不会成为驱动节点。在这里，我们提出了一个有效的算法来改变节点的控制类型，从输入节点到冗余节点，这是通过反转网络的边缘来完成的。我们总结了四种可能的情况下，反转的边缘，并显示控制模式可以通过反转非常少的驱动器节点的边缘。我们评估我们的算法在合成和真实网络上的性能。实验结果表明，通过反转几条精心选择的边，可以很容易地改变网络的控制模式，并大大减少了可能的驱动节点的数量。我们的方法提供的能力，设计所需的控制模式的网络，不同的控制方案，这可能会被用于许多应用领域。
2019-10-14 cs.SI cs.SY eess.SY
An efficient algorithm for finding all possible input nodes for controlling complex networks
理解复杂网络的结构可控性需要确定网络的最小输入节点集（MIS）。有人建议，找到一个MIS相当于计算网络的最大匹配，其中不匹配的节点构成MIS。然而，网络的最大匹配通常不是唯一的，并且找到所有的MIS可以提供对网络的可控性的深刻见解。寻找所有可能的输入节点，形成所有MIS的并集，对于大型网络来说是计算上的挑战。在这里，我们提出了一个有效的枚举算法的问题。其主要思想是修改最大匹配算法，使其有效地找到所有可能的输入节点，只需计算一个MIS。我们严格证明了新算法的正确性，并评估其性能的合成和大型真实网络。实验结果表明，新算法在大型真实网络上的运行速度比现有方法快几个数量级。
2017-04-20 cs.DM cs.SI physics.soc-ph
Sustaining a network by controlling a fraction of nodes
多重稳定性是在实际复杂网络系统中广泛观察到的现象，如技术基础设施，生态系统，基因调控，运输等。当一个系统功能正常，但也存在一个潜在的状态与异常低活性，虽然系统处于平衡状态，它可能会过渡到低活性不希望的状态，由于外部干扰和扰动。因此，这种系统可以被视为不可持续的，因为有可能陷入不活跃状态。在这里，我们探索，分析和模拟，如何支持一小部分$ρ$节点的活动可以把一个不可持续的系统是可持续的，通过消除不活跃的潜在稳定状态。因此，我们推出了一个新的可持续发展的相图中存在的一小部分控制节点$ρ$。这一相图可以为通过外部干预和/或加强网络的连通性来维持网络提供指导。
2022-05-26 math.DS physics.soc-ph
Controlling edge dynamics in complex networks
物理、社会、生物和技术系统中不同单位的相互作用自然会产生复杂的网络结构。在过去的十年里，网络一直是研究的焦点，在描述其结构和动力学特性方面取得了相当大的进展。然而，很少有人致力于研究发生在它们身上的动力学的可控性。在这里，我们介绍和评估一个动态过程定义在网络的边缘，并证明这个过程的可控性显着不同于简单的节点动态。对真实世界网络的评估表明，它们中的大多数比随机网络更可控。我们还发现转录调控网络特别容易控制。分析计算表明，无标度分布的网络比不相关的网络具有更好的可控性，并且正相关的入度和出度增强了所提出的动力学的可控性。
2011-12-27 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Emergence of bimodality in controlling complex networks
我们控制复杂系统的能力是当代科学的一个基本挑战。最近引入的工具来识别驱动节点，通过这些节点我们可以实现完全控制，预测多个控制配置的存在，促使我们根据它们在控制中的作用对网络中的每个节点进行分类。因此，如果节点在所有、一些或没有控制配置中充当驱动器节点，则该节点是关键的、间歇的或冗余的。在这里，我们开发了一个分析框架，以确定每个节点的类别，导致发现两种不同的控制模式在复杂系统：集中式与分布式控制。我们预测的控制模式为任意网络，并表明，可以改变它通过小的结构扰动。揭示的双峰性具有从网络安全到组织研究的影响，并为复杂系统的动态和控制提供了新的见解。
2015-05-24 cs.SI physics.soc-ph
Constructing games on networks for controlling the inequalities in the capital distribution
资本或资源分配的不平等是人口中观察到的重要现象之一。不平等的根源和控制不平等的方法具有实际意义。为了研究这一现象，我们引入了一个模型，旨在减少资本分配的不平等的网络中的代理之间的相互作用。为了达到减少不平等的效果，我们解释了在网络中进行的基本博弈的结果，使得博弈的胜利转化为减少不平等。我们研究了不同的解释引入的计划和他们的影响代理人的行为在资本分配方面，我们提供的例子的基础上资本依赖Parrondo的悖论。本研究中提出的结果提供了深入了解社会中不平等形成的机制。
2022-01-26 cond-mat.stat-mech cs.GT cs.MA
DebtRank-transparency: Controlling systemic risk in financial networks
银行间网络中的银行无法评估与贷款给网络中其他银行相关的真正风险，除非它们拥有所有其他银行风险的全部信息。这些风险可以通过使用中央银行可用的银行间负债网络的网络指标（例如DebtRank）来估计。通过一个简单的基于代理的模型，我们表明，通过增加透明度，使个别节点（银行）的债务排名可见的所有节点，并通过实施一个简单的激励计划，减少银行间借贷的系统性风险节点，金融网络中的系统性风险可以大大降低。这种激励机制是一种有效的监管机制，它不会降低金融网络的效率，而是以自组织的关键方式促进系统内风险的更均匀分布。我们发现，系统性风险的减少在很大程度上是由于透明系统中级联故障的大量减少。从技术角度来看，在真实的金融网络中实施这种最低限度的监管计划应该是可行的。
2013-01-25 physics.soc-ph q-fin.RM
Controlling the uncertain response of real multiplex networks to random damage
我们揭示了大的波动，真正的多路复用网络节点的随机损坏的响应。这些结果表明，平均响应随机损伤，传统上认为在平均场方法渗流，是一个穷人的度量系统的鲁棒性。相反，我们表明，一个大的偏差方法渗流提供了一个更准确的表征系统的鲁棒性。我们确定了一个有效的渗透阈值，在此阈值下，我们观察到一个明确的突然过渡分离两个不同的制度，其中最有可能的损害的反应是一个功能或拆除的多重网络。我们利用我们的研究结果，提出了一个新的度量标准，命名为保障中心，能够挑出控制整个多重网络的响应随机损坏的节点。我们表明，保障得分最高的节点的功能是足以防止系统崩溃。
2018-09-20 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Optimizing and controlling functions of complex networks by manipulating rich-club connections
传统上，没有证据表明富人俱乐部的性质和复杂网络的功能之间有很强的联系。在这项研究中，我们发现，是否一个非常小的部分丰富的节点连接到彼此或不可以强烈影响网络内的基本构件（基序）的出现频率，因此，功能，异构网络。相反，一个同质网络是否具有富俱乐部性质，一般对其结构和功能没有显著影响。这些发现开启了通过操纵富人俱乐部连接来优化和控制复杂网络功能的可能性。此外，基于子图比率轮廓，我们开发了一个更严格的方法来判断网络是否有丰富的俱乐部。新方法不计算富节点之间有多少链接，而是取决于富节点之间的链接如何影响给定网络的整体结构和功能。这些结果也可以帮助我们理解动态网络的演化，并设计新的模型来表征现实世界的网络。
2011-06-27 cs.SI physics.soc-ph
Spectrum of Controlling and Observing Complex Networks
观察和控制复杂网络对于理解复杂的物理、生物和技术系统具有重要意义。最近的研究在识别传感器或驱动器节点方面取得了重要进展，通过这些节点我们可以观察或控制一个复杂系统。然而，由测量噪声引起的观测不确定性和控制所需的能量仍然是实际应用中的重大挑战。在这里，我们表明，控制能量和观测不确定性的状态空间的不同方向的变化强烈依赖于驱动节点的数量。特别是，我们发现，如果所有的节点直接驱动，控制是积极可行的，因为最大能量随系统大小呈次线性增加。然而，如果我们的目标是通过单个节点控制系统，在某些方向上的控制是积极禁止的，随着系统的大小呈指数增长。对于介于两者之间的情况，当驱动节点的数量增加时，最大能量呈指数衰减。我们在几个模型和真实网络中验证了我们的研究结果，得出了一系列描述控制能量的基本定律，这些定律共同加深了我们对复杂系统的理解。
2016-11-01 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Fundamental building blocks of controlling complex networks: A universal controllability framework
了解复杂网络的可控性是一个涉及到科学和工程各个领域的前沿问题。尽管最近在网络可控性理论的进展，一个突出的问题是了解网络拓扑结构和节点的相互作用的可控性在最基本的水平上的效果。在这里，我们开发了一个通用的框架，基于本地信息，只挖掘最{ \em基本构建块}，确定的可控性。特别是，我们引入了一个网络解剖过程，以充分揭示控制中的单个节点和链接的作用的起源，从而产生了急需的强结构可控性的标准。我们从理论上揭示了各种相变现象与节点和链接的作用和强大的结构可控性。将我们的理论应用于大量的经验网络表明，技术网络比许多社会和生物网络具有更强的结构可控性（SSC），而现实世界的网络通常比随机网络更具有SSC，由于人类设计和自然进化的结果，具有内在的弹性和适应性。
2016-06-30 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Analysing and controlling the tax evasion dynamics via majority-vote model
在基于主体的蒙特卡罗模拟的背景下，我们研究了著名的多数票模型（MVM）与噪声应用于逃税简单的正方形格，Voronoi-Delaunay随机格，Barabasi-Albert网络，和Erdös-Rényi随机图。为了分析和控制Zaklan提出的经济学模型中的逃税波动，将MVM应用于噪声临界点$q_{c}$附近。Zaklan模型最近使用平衡伊辛模型进行了研究。在这里，我们表明，Zaklan模型是强大的，也可以通过各种拓扑结构上的非平衡MVM复制。
2009-10-11 physics.soc-ph
Input graph: the hidden geometry in controlling complex networks
School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院）；College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院）；IT Center, National Audit Office（国家审计署信息中心）
研究通过输入图揭示复杂网络中控制方案与输入节点的关系，证明相邻节点在控制方案中的类型一致性，并发现大规模组件在真实网络中的出现，为设计高效控制方法提供依据。
2016-11-16 cs.SY eess.SY math.OC
Creating and controlling overlap in two-layer networks. Application to a mean-field SIS epidemic model with awareness dissemination
我们研究了两个网络$A,B$共享相同的$N$节点集（两层网络），其各自的度分布$p_A(k), p_B(k)$之间的潜在重叠的性质。定义的重叠系数$α$作为Jaccard指数，我们推导出的最小和最大的重叠系数的上限方面的$p_A(k)$，$p_B(k)$和$N$。我们还提出了一个算法的基础上交叉重布线的链接，以获得一个两层网络与任何规定的$α$在允许的范围内。最后，为了说明相互作用的传染过程的动力学的重叠的重要性，我们推导出一个平均场模型的SIS流行病的传播与对感染的认识在一个两层的网络，包含$α$作为参数。$α$和基本再生数之间的简单分析关系如下。随机模拟评估的准确性的上限$α$和平均场流行病模型的预测。
2016-02-16 physics.soc-ph q-bio.PE
Controlling systemic risk - network structures that minimize it and node properties to calculate it
对金融机构网络中的系统性风险进行评估一般需要机构间金融风险敞口的信息。在债务排序算法的框架下，我们引入了一种近似的系统性风险评估方法，该方法只需要节点的总资产和总负债作为输入。我们证明，这种近似捕捉了很大一部分的系统性风险衡量的债务排名。此外，使用蒙特卡罗模拟，我们调查网络结构，可以放大系统性风险。事实上，如果市场是流动的，那么一般意义上的拓扑结构{ \em a priori}都不会更稳定[1]，但更大的复杂性对整体稳定性不利[2]。在这里，我们发现，标量相关性的措施以及与系统性风险的水平。特别是，具有高系统性风险的网络结构是标量分解的，这意味着风险银行大多暴露于其他风险银行。低系统性风险的网络结构是标量离散的，风险银行与稳定银行相互作用。
2019-02-22 econ.TH physics.soc-ph q-fin.RM
How zealots affect the energy cost for controlling complex social networks
复杂网络的可控性可能适用于理解如何控制复杂的社交网络，其中成员分享他们的意见并相互影响。在这一领域以前的工作集中在可控性，能源成本，或优化的假设下，所有节点都是兼容的，传递信息中立，没有任何偏好。然而，节点中立性的假设应该重新评估，因为在网络化的社会系统中，有些人可能会坚持他们的个人信仰。通过引入一些顽固的代理人，或狂热者，谁坚持自己的信念，并寻求影响他人，控制能量计算和比较那些没有狂热者。结果发现，狂热者的存在会以二次方的速度改变他们自己固定信念的能量成本。然而，无论狂热者的存在是否增加或减少能源成本，都受到不同参数之间相互作用的影响，例如狂热者的信念、驱动程序数量、最终控制时间制度、网络效应、网络动态以及数量和配置受狂热者影响的中立节点。例如，当一个网络动态是线性的，但没有一致性行为时，逆向狂热者可能会帮助减少控制能量。在从众行为中，逆向狂热者总是通过增加能量成本来负面影响网络控制。本文的结果表明，谨慎建模时，真正的网络社会系统的网络线性动力学的可控性，因为系统的动力学行为是敏感的参数变化。
2022-06-11 physics.soc-ph
Controlling distant contacts to reduce disease spreading on disordered complex networks
在真实的社交网络中，人与人之间的互动是异质的，这会影响疾病在人群中传播的方式，达到感染个体比例的临界点，并成为流行病。这种属性称为无序，通常与个体之间的接触时间相关，可以通过加权网络进行建模，其中权重与归一化接触时间$ω$相关。在本文中，我们研究了SIR模型的疾病传播时，密切和遥远的相互作用类型。我们开发了一种缓解策略，仅减少远距离接触的持续时间，这在实践中更容易改变。使用分支理论，通过模拟的支持，我们发现，当紧密接触的密度$f_1$降低时，该策略的有效性增加。此外，我们发现了一个阈值$\tilde{f}_1 = T_c / β$，低于该策略可以使系统从流行到非流行阶段，即使密切接触者有最长的持续时间。
2020-05-11 physics.soc-ph q-bio.PE
Controlling Complex Networks with Compensatory Perturbations
复杂网络对扰动的响应在生态系统管理、应急响应和细胞重编程等领域至关重要。网络的一个基本性质是，一个节点的扰动可以影响其他节点，在一个过程中，可能导致整个系统或大部分系统改变行为，并可能崩溃。最近在代谢和食物网网络的研究表明，由外部扰动引起的网络损害往往可以减轻或逆转的补偿扰动的应用程序的概念。补偿扰动被限制为物理上可接受的，并服从网络上的实施。然而，符合这些限制的补偿扰动的系统识别仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们提出了一种方法来构建补偿扰动，可以控制的命运一般网络在这样的约束。我们的方法考虑了真实复杂网络的完全非线性行为，即使在无法直接访问该状态时，也可以将系统带到理想的目标状态。遗传网络的应用表明，补偿扰动是有效的，即使是在网络中的所有节点的一小部分，他们是更有效的限制时，最高程度的节点。该方法概念简单，计算效率高，适用于各种领域的大型复杂网络的救援，控制和重新编程。
2011-05-18 cond-mat.dis-nn cs.SI nlin.CD
