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2022-05-05
英文标题:
《Network Risk and Forecasting Power in Phase-Flipping Dynamical Networks》
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作者:
B. Podobnik, A. Majdandzic, C. Curme, Z. Qiao, W.-X. Zhou, H. E.
  Stanley, and B. Li
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  In order to model volatile real-world network behavior, we analyze phase-flipping dynamical scale-free network in which nodes and links fail and recover. We investigate how stochasticity in a parameter governing the recovery process affects phase-flipping dynamics, and find the probability that no more than q% of nodes and links fail. We derive higher moments of the fractions of active nodes and active links, $f_n(t)$ and $f_{\\ell}(t)$, and define two estimators to quantify the level of risk in a network. We find hysteresis in the correlations of $f_n(t)$ due to failures at the node level, and derive conditional probabilities for phase-flipping in networks. We apply our model to economic and traffic networks.
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中文摘要:
为了模拟不稳定的真实网络行为,我们分析了节点和链路失效并恢复的相位翻转动态无标度网络。我们研究了控制恢复过程的参数的随机性如何影响相位翻转动力学,并发现不超过q%的节点和链路失败的概率。我们推导了活动节点和活动链路分数的高阶矩,$f_n(t)$和$f_{\\ell}(t)$,并定义了两个估计器来量化网络中的风险水平。我们发现由于节点级别的故障,$f_n(t)$的相关性中存在滞后现象,并推导了网络中相位翻转的条件概率。我们将我们的模型应用于经济和交通网络。
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分类信息:

一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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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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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-5-5 12:00:55
相位翻转动态网络中的网络风险和预测能力b。波多布尼克,1,2,3A。Majdandzic,C.Curme,Z.Qiao,4,5W-X.Zhou,H.E.Stanley和B.Li4,5,7波士顿大学聚合物研究中心和物理系,波士顿,马萨诸塞州02215,里耶卡大学土木工程学院,里耶卡51000,克罗地亚萨格勒布经济与管理学院,萨格勒布10000,克罗地亚综合科学与工程研究生院,新加坡国立大学,新加坡117456。新加坡国立大学物理系和计算科学与工程中心,新加坡国立大学,117456,华东理工大学新加坡商学院,理学院和经济物理研究中心,上海,200237,同济大学中国物理科学与工程学院,上海,200092,中国为了模拟不稳定的现实世界网络行为,我们分析了节点和链路失效并恢复的相流动态无标度网络。我们研究了控制恢复过程的参数的随机性如何影响相位波动动力学,并发现不超过q%的节点和链路失败的概率。我们推导了活动节点和活动链路分数fn(t)和f的高阶矩l(t) 定义两个估计器来量化网络中的风险水平。我们在节点级的fai诱饵引起的fn(t)相关性中发现滞后,并推导出网络中相位波动的条件概率。
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2022-5-5 12:00:58
我们将我们的模型应用于经济和交通网络。PACS编号:89.75。Hc,64.60。啊,05.10-a、 05.40-a从医学、天气和交通管理到情报服务和军事行动预测理论,人类活动的范围广泛,有助于我们估计未来结果的可能性。总的来说,结果的不确定性越大,我们能够预测未来的行为就越重要。由于许多动态系统的节点[1-21],因此具有转换模式和生理网络,周期性故障然后恢复——疾病通过一种组织传播,然后在一段时间后,该组织恢复。预测能力[22–24]非常高。它允许我们估计未来节点和链路故障和恢复的可能性,并量化任何动态网络中的风险水平。最近的一篇论文详细介绍了动态规则网络和Erd"os Renyi网络中的节点如何(i)固有故障,(ii)由于相邻节点的故障而连续故障,以及(iii)恢复[25]。这些网络在“活动”和“非活动”收集网络模式之间切换。在这里,我们分析了具有高度非均匀度分布的网络,并描述了节点和链路失效并恢复的无标度相位跳变网络。我们使用两个与时间相关的网络变量来描述这些网络的集体行为:活动节点的分数fn(t)和活动链路的分数sfl(t) 。我们将重点放在动态网络的预测上,我们希望计算在未来任何时间t有多少节点将失败,并量化网络的风险。(i) 在每个时间t,系统中的任何节点都可以独立地发生故障,断开与所有其他节点的链接,概率为p。
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2022-5-5 12:01:01
节点i的内部故障状态通过自旋|sii(如果i处于活动状态,|sii=|1i)进行检测。(ii)我们用s pin | Sii表示的外部失效状态,其中| Sii是| 1i,如果节点i有超过Th%的活跃邻居,并且| 0i(对于后续时间τ′=1)是概率pif≤ 我的邻居中有百分之四十的人都很活跃。对于无标度网络,百分比阈值比常量thued inRef更合适。[1, 25]. 节点i——由两个自旋态|si描述,只有当两个自旋都向上(1)时,即如果|si,Sii=|1,1i,Sii才是活动的。(iii)经过一段时间τ后,节点从内部故障中恢复。通常τ是随机的,但我们也分析了τ为常数的情况[25]。从具有高度不稳定性特征的参数空间区域估计动态系统的参数是至关重要的。对于上面(i)-(iii)中描述的网络,我们任意选择参数p(与p相关的p=1)- 经验(-pτ[25])和Th。然后,通过增加p使网络不稳定,使其从以活动节点为主的e阶段I过渡到以非活动节点为主的II阶段。英菲格。1(a),对于不同的p,第一网络统计平均值fn(t),hfni逐渐降低∈ (0,p′)然后,在p≈ p′,hfni显示了一个突然的网络崩溃——一阶相变。在图1(b)中∈ (0,p′)第二个网络统计值fn(t)的标准差σn-变得不稳定。在网络恢复期间。1(a)和1(b)HfNine和σn均为一级相变,但其值为p=p′,不同于I–II转换期间获得的(p=p′)。因为hfni和σnare依赖于网络中初始节点的自旋,p′6=p′意味着滞后的存在[26–29]。为了估计(p,p)相空间中不稳定的部分,我们计算了不同pvalues[se eFig.1(b)]的不连续性(p′,p′)值。
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2022-5-5 12:01:04
图1(c)显示了(p,p)空间中具有两条不连续线(调幅)的磁滞现象。一个网络的(p,p)是在左边的旋节inFig。1(c),网络的稳定性越差。参考文献[25]指出,引入(常数)参数(τ6=0)的动态恢复和随机连续扩展(p6=1)会导致自发的集体网络相位波动现象。图1(d)显示了常数τ的活动节点Fn(t)的分数(τ=0),cor对图1(c)所示的挥发性状态Xa作出响应。图1(d)显示,如果τ不是常数,而是齐次概率分布函数(pdf)中的随机变量,则相位波动现象以及由此产生的集体网络模式会随着时间的增加而消失τ(增加τ中的随机性)。从关系P=1开始- 经验(-pτ[25]当τ为常数时,我们证实了这个结果。支持网络最初设置在pha se FLIP s tate XA[图1(c)]。如果τ跟在同一个PDF后面,则H(τ- τ, τ+ τ) ,我们很容易推导出平均参数p*≡ p(τ) asE(p*) = 1.- 经验(-pτ)sinh(pτ) /pτ、 (1)和p的平均偏差*来自p≡ p(τ=0),E(p*) - p=exp(-pτ)[1- 信安(pτ) /pτ] < 0. 与日俱增τ、 E(p*) - PDE和E(p*) 搬家。40.50.6 0.7 0.8 0.9 1参数p0。20.40.60.8II-I转换II转换p“2 p”(a)0.40.50.6 0.7 0.8 0.9 1参数p0。0050.010.0150.02(b)0.6 0.7 0.8 0.9 1参数p0。050.10.150.20.25II-I过渡II过渡X稳定相Ipase IIXB(1-p1λ,1-p2λ)1-p1s1-p2sI(c)自旋节0。20.40.60.20.40.60 20000 40000 60000 800001e+05次。20.40.6τ=40τ=20τ=0(d)图1:用于(i)-(iii)网络稳定性分析的网络统计数据。在(a)-(c)中,我们从N=10000和hki=3的BA网络开始,然后引入(i)-(iii)网络,其中Th=50%,τ=50。
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2022-5-5 12:01:07
固定并增加p,对于每个(p,p),我们计算活动节点的分数fn(t)。我们展示了两种网络统计数据的滞后性:(a)平均fn(t),hfni,和(b)fn(t)的标准偏差σn。我们在两个方向上使用p=0.2(p=0.004):从p=0到p=1,然后从p=1到p=0。作为p→ p′、hfni和σnexibit一阶跃迁。(c) (p,p)空间中磁滞现象的出现。滞后点X的特征是τ=50,p=0.0065(p=0.277),p=0.65。(d) 如果τ是均匀PDF中的随机变量,则H(τ- τ, τ+ τ)时,随着τ=50,相流现象逐渐消失τ .从不稳定的网络体系(XA)到更稳定的网络体系。因此,在X时,较不分散的τis(以及p)的相位波动越明显。此后,我们用常数τ分析网络。接下来,我们将探讨动态网络的诊断和预测能力。当内部(X)和外部(Y)故障是独立的,根据概率理论P(X∪ Y)=P(X)+P(Y)- P(X)P(Y),参考文献[25]从中计算概率a=a(P,P,Th)≡ P(X)∪ Y)随机选择的节点是不活动的a=p+p(1)- p)∑kP(k)E(k,m,a),(2)等于非活动节点的分数,a=1- hfni。显然,内部和外部故障只是大致独立的[2 5]。她的e P(k)是上述(i)-(ii)m中所述的程度分布Th、P和pare≡ 厚度E(k,m,a)≡ ∑mj=0ak-j(1)- a) jkk-J是节点i的邻域被严重破坏的可能性。对于具有N个节点的网络,每个节点的概率(1-a) 如果是主动的,使用二项式分布,我们可以得到q阶的任意时刻≡ ∑Nj=0(jN)qaN-j(1)- a)j新泽西州, (3) 也就是说,对于N的大值,hfqni≈RdxxqG(x,u=1- a、 σ=pa(1)- a) /N)-G代表高斯分布。fqnon a的依赖性解释了为什么hfni和σNINIF。
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