前馈环基序中噪声诱导的同步与规律性
Noise-induced synchronization and regularity in feed-forward-loop motifs
AI总结：
本研究针对复杂系统中网络结构与噪声作用下的涌现现象，通过数学模型与仿真探究非均匀耦合、非对称噪声对FFL基序的影响，发现二者的相互作用可促进同步、提升输出规律性，深化了对网络基序作用及复杂系统多因素交互的理解。
摘要：
在复杂系统中，网络结构与噪声之间的相互作用通常会催生涌现现象。本研究探讨了非均匀耦合与非对称噪声对前馈环（feed-forward loop，FFL）基序动力学的影响，FFL基序是网络的核心组成部分。我们研究了网络基序中的这些差异如何影响噪声诱导的同步性与规律性。通过数学模型与仿真模拟，我们发现非对称噪声与非均匀耦合的相互作用可显著影响FFL基序的行为，促进同步并提升输出规律性。这些发现有助于更深入地理解网络基序在塑造网络动力学中的作用，阐明了复杂系统中结构、噪声与涌现行为之间的复杂相互作用。
英文摘要：
In complex systems, the interplay between network structure and noise often leads to emergent phenomena. This study explores the effects of uneven coupling and asymmetric noise on the dynamics of feed-forward loop (FFL) motifs, essential components of networks. We investigate how these variations in network motifs influence noise-induced synchrony and regularity. Using mathematical models and simulations, we uncover that the interaction of asymmetric noise and uneven coupling can significantly impact the behavior of FFL motifs, promoting synchronization and enhancing output regularity. These findings contribute to a deeper understanding of the role of network motifs in shaping network dynamics, shedding light on the intricate interplay between structure, noise, and emergent behavior in complex systems.
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