摘要翻译：
给出了图上动态过程熵率的概念。研究了随机步行者将节点度作为局部信息的扩散过程。我们从理论上和数值上描述了非均质性程度和相关性对扩散熵率的影响。另外，利用熵率来表征来自现实世界的复杂网络。我们的结果指出了如何在给定的网络结构下设计最优扩散过程以使熵最大化，为社会、技术和通信网络的应用提供了新的理论工具。
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英文标题：
《Entropy Rate of Diffusion Processes on Complex Networks》
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作者：
Jesus Gomez-Gardenes, Vito Latora
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最新提交年份：
2007
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分类信息：

一级分类：Physics        物理学
二级分类：Statistical Mechanics        统计力学
分类描述：Phase transitions, thermodynamics, field theory, non-equilibrium phenomena, renormalization group and scaling, integrable models, turbulence
相变，热力学，场论，非平衡现象，重整化群和标度，可积模型，湍流
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Data Analysis, Statistics and Probability        数据分析、统计与概率
分类描述：Methods, software and hardware for physics data analysis: data processing and storage; measurement methodology; statistical and mathematical aspects such as parametrization and uncertainties.
物理数据分析的方法、软硬件：数据处理与存储；测量方法；统计和数学方面，如参数化和不确定性。
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英文摘要：
  The concept of entropy rate for a dynamical process on a graph is introduced. We study diffusion processes where the node degrees are used as a local information by the random walkers. We describe analitically and numerically how the degree heterogeneity and correlations affect the diffusion entropy rate. In addition, the entropy rate is used to characterize complex networks from the real world. Our results point out how to design optimal diffusion processes that maximize the entropy for a given network structure, providing a new theoretical tool with applications to social, technological and communication networks.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/712.0278