第四讲复杂网络的同步
《复杂网络的同步》课件

《复杂网络的同步》PPT 课件
这是一份关于复杂网络同步的PPT课件,通过介绍复杂网络的定义、同步现象、 条件、类型、应用、挑战等内容,帮助你了解和掌握复杂网络的同步重要性 和未来发展方向。
什么是复杂网络
复杂网络是由大量节点和连接组成的非线性系统,其特点包括节点之间的相互连接和适应性。该部分将介绍复 杂网络的定义和特点。
பைடு நூலகம்
复杂网络同步的应用
复杂网络同步在科学、工程和社会领域中有广泛的应用。探讨这些应用将展 示复杂网络同步对我们生活的重要性。
复杂网络同步的挑战
实现复杂网络同步面临着一些困难和挑战,如节点异质性和网络拓扑结构等。这一部分将阐述这些挑战对复杂 网络同步的影响。
结论
通过总结复杂网络同步的重要性和未来发展方向,我们可以更好地认识到复 杂网络同步在推动科学和社会进步方面的潜力。
复杂网络的同步现象
复杂网络同步是指网络中的节点在时间上趋于一致的现象。这一部分将解释复杂网络同步的含义以及同步现象 的重要性。
复杂网络同步的条件
复杂网络同步的实现需要满足一定的条件。讨论这些条件将帮助我们了解复杂网络同步的必要性和挑战。
复杂网络同步的类型
复杂网络同步现象可以分为几种类型,例如相位同步、频率同步等。分析这 些类型将帮助我们更好地理解复杂网络同步的多样性。
复杂动态网络的事件驱动同步控制及应用

复杂动态网络的事件驱动同步控制及应用复杂动态网络的事件驱动同步控制及应用引言:随着科技的发展,人们对网络通信的需求也越来越高。
然而,传统的网络通信方式往往难以满足复杂网络系统的需求。
复杂动态网络作为一种新兴的网络模型,在多领域中得到广泛应用。
然而,复杂动态网络的同步控制问题仍然是一个具有挑战性的研究领域。
本文将讨论复杂动态网络的事件驱动同步控制及其应用的相关问题。
一、复杂动态网络的基本概念及特征1. 复杂动态网络的定义与分类复杂动态网络是由大量节点和连接关系构成的动态系统,其中节点和连接关系可以随时间发生变化。
复杂动态网络可以分为同构网络和异构网络,同构网络指的是节点之间的连接关系相似,异构网络指的是节点之间的连接关系不同。
2. 复杂动态网络的特征复杂动态网络具有以下特征:(1)规模庞大:复杂动态网络通常由大量的节点和连接关系组成,规模庞大。
(2)复杂性:复杂动态网络的节点之间的连接关系非常复杂,其中存在着各种不同类型的连接。
(3)动态性:复杂动态网络中的节点和连接关系可以随时间发生变化,节点的出现和消失以及连接关系的建立和断开都会导致网络的动态变化。
二、复杂动态网络的事件驱动同步控制方法复杂动态网络的事件驱动同步控制是指通过节点之间的事件触发机制来实现不同节点之间的同步控制。
其基本原理是,当发生某些特定事件时,各节点之间通过消息传递等方式进行信息交换,从而实现同步控制。
1. 事件驱动同步控制的基本步骤(1)事件触发:设置合适的事件触发条件,当满足特定条件时,触发同步控制操作。
(2)信息交换:触发事件后,节点之间通过消息传递等方式进行信息交换,传递同步控制相关的信息。
(3)同步操作:接收到其他节点传递的信息后,节点进行相应的同步操作,实现各节点之间的同步。
2. 事件驱动同步控制方法的分类事件驱动同步控制方法可以根据不同的事件触发条件和消息传递机制进行分类。
常见的方法有基于阈值的同步控制方法、基于自适应的同步控制方法和基于分布式算法的同步控制方法等。
复杂网络的控制与同步技术研究

复杂网络的控制与同步技术研究随着互联网的发展和人类对复杂系统的日益深入研究,复杂网络的研究也成为了当前热门的话题之一。
复杂网络由大量的节点和连接组成,具有高度的复杂性和非线性特性,广泛应用于生物、社会、物理和工程等领域。
为了更好的研究复杂网络,我们需要掌握有效的控制和同步技术,本文就从这两个方面进行探讨。
一、复杂网络的控制技术复杂网络控制是指通过某种策略或方法来改变网络的节点连接关系以达到控制系统某些状态或行为的目的。
常见的复杂网络控制策略有三种:延迟控制、分散控制和中心控制。
1、延迟控制延迟控制是通过改变网络中某些节点的信息传递延迟时间以达到控制系统的目的。
延迟控制可以实现对网络簇间同步的控制,应用于半导体激光器阵列、生物节律同步和大型发电厂技术等领域。
2、分散控制分散控制是指在网络中增加控制节点,通过对这些节点的连接状态进行控制来实现整个网络的控制。
相较于中心控制,分散控制实现更为灵活,适用于无线传感器网络、智能交通系统等领域。
3、中心控制中心控制是指利用中心控制节点来实现整个网络的控制。
中心节点可以通过局部信息和全局信息来控制整个网络的状态或行为,适用于电力系统和交通运输领域。
二、复杂网络的同步技术同步是指在复杂网络中,所有节点在某些特定条件下一致达到某种状态的过程。
常见的同步技术有两种:全局同步和局部同步。
1、全局同步全局同步是指所有节点同时达到相同的状态,且状态间的错误和误差都为零。
全局同步技术包括基于反馈法和非线性控制的同步算法。
2、局部同步局部同步是指网络中的节点在一定条件下达到同步,但并不要求所有节点都达到同步状态。
局部同步技术包括基于反馈法、动态协调和异质性控制的同步算法。
三、复杂网络控制和同步技术在实际中的应用复杂网络控制和同步技术广泛应用于电力系统、交通运输、智能制造、无线传感器网络等领域。
在电力系统中,通过控制中心节点的电力调节来实现电力系统的稳定运行;在交通运输中,通过分散控制节点来协调交通流量来减少交通拥堵;在智能制造领域,同步技术可以使机械臂动作更加和谐,提高制造效率。
复杂网络的自适应同步及其应用

复杂网络的自适应同步及其应用随着信息科技的发展,人们对于网络的依赖越来越深。
复杂网络作为一种具有多个节点和复杂连接关系的网络结构,被广泛应用于社交网络、互联网和物联网等领域。
而网络中的同步问题一直是研究的热点之一,因为同步可以提高网络的性能和稳定性。
复杂网络的自适应同步是一种能够自动适应网络结构变化的同步方法。
它能够在网络节点之间实现相互协调的运动,使得网络在不同环境下仍能保持同步状态。
自适应同步的实现依赖于节点之间的相互作用和信息交流。
节点通过相互作用来感知和适应网络的变化,通过信息交流来传递同步状态和调整自身的行为。
自适应同步在很多实际应用中都具有重要意义。
例如,在社交网络中,人们的行为和决策往往会受到他人的影响。
通过自适应同步,可以模拟人们在社交网络中的行为变化,并预测和干预社交网络的演化。
在互联网中,网络节点的负载和流量分布不均匀,通过自适应同步可以实现网络的负载均衡和流量优化,提高网络的性能和效率。
在物联网中,大量的设备和传感器需要进行协同工作,通过自适应同步可以实现设备之间的协调和优化,提高物联网的智能化水平。
自适应同步的实现依赖于一些基本的同步机制,如相位同步和频率同步。
相位同步是指网络节点之间的相位差保持稳定,频率同步是指网络节点之间的频率差保持稳定。
这些同步机制在网络中的节点之间相互作用和信息交流的过程中起到了重要的作用,使得网络能够自适应地响应外部环境的变化。
总之,复杂网络的自适应同步是一种能够自动适应网络结构变化的同步方法,具有广泛的应用前景。
通过自适应同步,可以提高网络的性能和稳定性,实现社交网络、互联网和物联网等领域的智能化和优化。
随着信息科技的不断发展,相信自适应同步在未来会得到更加广泛的应用和研究。
复杂网络中的同步与控制技术研究

客户logo项目编号:项目名称:文档编号:版本号:M集团ERP项目关键用户培训总结报告M集团有限责任公司Y软件有限公司项目负责人项目负责人签字日期:签字日期:文档控制更改记录审阅人目录1 培训总体说明 (3)2 考核总体说明 (3)3 培训评定意见 (4)附:《培训考勤记录表》..........................................................................错误!未定义书签。
1培训总体说明1) 本次培训的目的本次培训的目的是通过培训,使关键用户能够熟悉软件公司实施方法论和ERP理念;熟悉相关业务的管理理论;掌握ERP标准产品功能和基本操作;为后续的需求调研和方案讨论做好充足的知识准备。
2) 本次培训的时间和地点培训时间:按实际时间描述培训地点:按实际培训地点描述3) 本次培训的对象涉及到(系统涉及部分,如资金管理等)等业务的(系统所涉及的参加培训人员分类描述)。
应该参加的人数35人,实际参加的人数42人,详见《培训考勤记录表》。
4) 培训内容5) 授课老师ERP系统:培训讲师,职务6) 辅导顾问人员姓名,职务2考核总体说明1) 试题说明题型为上机测试,即根据试题中的业务描述在系统中实际操作。
考试时间见《课程安排》。
2) 考试人员应到35人,实到35人,缺考0人。
3) 考试形式开卷考,辅导顾问可给与提示,但不得代为操作。
4) 考核结果(1)对各参考人员的操作数据进行判断,业务数据操作过程无误,业务结果正确的为考试合格。
(2)实际参加考试的人数35人,考试合格人数35人,合格率100%。
3培训评定意见从考试的结果来看,此次培训基本达到计划要求。
系统管理员基本掌握系统设置和基本操作,关键用户基本掌握本岗位操作。
对于未参加考核人员不能评估其掌握程度,建议直属子公司关键用户对其进行考核。
复杂网络的同步与控制研究

复杂网络的同步与控制研究随着社交媒体和互联网等技术的快速发展,我们所处的社会变得越来越复杂,网络的结构变得越来越复杂。
不仅如此,在现代科技的进步下,许多系统也经常被建立为复杂网络,如电力网、交通网络等。
这些网络的复杂性往往导致诸多问题,如网络中信息传输的延迟问题、系统的不稳定等问题。
因此,如何对复杂网络进行同步与控制研究已成为一个关键的学术领域。
复杂网络同步现象与类型同步在自然界中无处不在。
在物理学、生物学、化学和社会学等领域中,同步现象均有发现。
例如,人的心脏跳动、蝉鸣、火焰的颤动甚至是社交媒体中人们的行为都存在同步现象。
在复杂网络研究中,网络同步现象指的是网络中的每个节点均能够迅速地跟随整个网络的运动,实现网络中各节点的信息传输和数据同步。
网络的同步大体可以分为以下几种类型:1、完全同步。
所谓完全同步是指网络中所有节点的状态向一个共同状态趋近,除状态序列相同外,这些节点的其他参数也都相同。
2、相位同步。
相位同步是指网络中所有节点的完全同步过程中,状态序列相同但是存在一个常数偏移,指的是各节点的相位差,即数据之间相差固定角度。
3、群同步。
群同步是指整个复杂网络可以分成几个子群,每个子群都实现相位同步,但是由于它们之间的没有相位一致,不构成全局相位同步。
4、异步状态。
异步状态是指网络中节点之间没有同步现象,没有周期性的振动行为,系统表现出不连续的状态。
控制复杂网络同步为了控制和实现复杂网络同步,我们需要了解复杂网络中出现不同形式的同步的原因和规律。
通常我们可以通过构建数学模型,对复杂网络中能形成同步的节点进行分析,了解节点相互作用的特征,从而进行网络调节,实现状态同步。
网络同步控制可分为分散控制和集中控制。
在分散控制方法中,每个节点的状态都是独立变化的,每个节点都不需要与其他节点进行交互。
而在集中控制方法中,网络的同步行为由中央控制器进行控制,通过对网络节点之间相互关系的控制,实现网络同步。
目前,对复杂网络的同步控制已有不少的研究成果,包括共振控制、自适应控制、反向控制、参数控制等方法。
复杂网络中的同步问题研究

复杂网络中的同步问题研究随着科学技术的不断发展,网络已经广泛应用于生活、科学和工业等各个领域。
在这种情况下,网络研究变得越来越重要,同步问题就是网络研究中的热点之一。
网络同步的定义同步是指网络上节点的状态随时间变化而趋于一致。
网络的同步状态是这个网络的全局特征,是所有节点之间相互作用的结果。
网络同步的类型一般来说,同步分为两种类型:完全同步和不完全同步。
完全同步是指网络上所有节点的状态都相同,而不完全同步则是指网络上的一些节点的状态不完全相同。
网络同步的问题网络同步问题的研究涉及到多个方面,这里列举其中几个常见问题。
1. 怎样才能实现网络同步?实现网络同步需要许多条件。
比如,网络节点的动力系统需要设计合理,节点之间的耦合方式需要合适等。
此外,网络同步还需要选择相应的算法,比如基于分布式控制、自适应控制等算法。
2. 同步的稳定性问题同步是指节点的状态同时收敛到某一位置,但收敛到该位置是否最终稳定的水平仍存在疑虑。
这个稳定就涉及到同步的稳定性问题。
检查同步稳定性的方法包括Lyapunov函数法、Krasovskii-LaSalle定理等。
3. 同步实现的可行性问题可行性分析是同步问题的另一个重要方面。
在实际系统中,实现同步需要满足一定的条件,因此需要进行可行性分析。
4. 同步机制的选择不同的同步机制在不同场景下的效果不同。
在选择同步机制时,需要根据具体环境的需求做出选择比如分布式控制、自适应控制等。
网络同步实例网络同步的实例有很多。
以心脏同步为例。
人类心脏由许多单独的细胞组成。
这些细胞用于控制心脏的跳动。
心脏的同步是一个复杂的问题,它需要大量的生理学方面的知识。
通过学习心脏同步的机制,改善心脏同步的质量,可以帮助人类保持健康和延长寿命。
联想到灯泡的同步,我们可以考虑一个灯泡网络。
在这个网络中,每个灯泡的状态随机变化。
我们希望灯泡网络中的状态趋于同步。
我们尝试使用分布式控制算法来控制这些灯泡的行为。
这个算法可以根据给定的同步条件让每个节点都尽可能接近同步状态,最终实现灯泡网络的同步。
复杂网络中的同步

Collective synchronization was first studied mathematically by Wiener, who recognized its ubiquity in the natural world, and who speculated that it was involved in the generation of alpha rhythms in the brain. Unfortunately, Wiener’s mathematical approach based on Fourier integrals has turned out to be a dead end.
SJTU
2. Exploring the Onset of Synchronization
An ongoing tale full of twists and turns. Earlier works raised more questions than they answered.
SJTU
Norbert Wiener
SJTU
Harmful Synchronization in Internet
TCP window increase/decrease cycles Synchronization occurs when separate TCP connections share a common bottleneck router Synchronization to an external clock Two processes can become synchronized simply if they are both synchronized to the same external clock Client-server models Multiple clients can become synchronized as they wait for services from a busy (or recovering) server Periodic routing messages Periodic routing messages from different routers can become synchronized
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
当网络节点 N 很大时,这个特征根的比NC , N NC ,2 很大,因而网络的同步化能力很差。
②全局耦合网络
全局耦合网络对应的外耦合矩阵的最小特征值和第 二大特征值均为N。因此,由前面关于类型Ⅰ网络 的描述可知,只要1 1 ,该网络就可以到达同步。
2
③星形耦合网络 星形耦合网路对应的外耦合矩阵的最小特 征值和第二大特征值之比为N 。因此,当网 络规模 N 时,此比值也趋于无穷,该网 络无法达到同步。
由以上分析,对连续时间耗散耦合的类型网络 Ⅱ动态网络(1),可以得到以下结论:
(1)对给定的耦合强度 c ,不管它有多大,当网络规 模充分大时,最近邻耦合网络和星形网络都无法达 到同步。 (2)全局耦合网络的同步化能力与网络规模无关, 只要 1 1 ,全局耦合网络就可以达到同步。
2
2.小世界网络的完全同步
然而网络的拓扑结构在决定网络动态特征方面起到很 重要的作用。例如,Wu C W的结果表明:在一定条件 下,足够强的耦合可以导致网络中节点间的同步现象。 缺点:无法解释弱耦合情况下,许多复杂网络仍出现较 强的同步现象。 各种复杂网络共有的小世界和无标度特性的发现, 使得人们开始关注网络的拓扑结构与网络同步化行为之 间的关系。
1 2 c 2 N
N 2 或者 1 2
注意:一个给定的复杂动态网络(1)属于上述三 种类型中的哪一种是由该网络的孤立节点的动力学函 f () 数 和网络的内外耦合函数 () 和 确定的。尽管 同步判据Ⅰ和Ⅱ之间的精确关系目前还不十分清楚, 但是它们并不矛盾。此外,假设网络是连通的,那么 只要网络的耦合强度充分大,类型Ⅰ网络是一定可以 实现同步的;而只有当耦合强度属于一定范围内时类 型Ⅱ网络才能实现同步,也就是说,太弱或太强个耦 合强度都会使类型Ⅱ网络无法实现同步。这里,同步 判据Ⅰ和Ⅱ的值一般可以通过数值计算来估计。
j 1 K 2
在一般情况下,对于任意K,当网络规模 N 时, NC ,2 单调上升趋于零,意味着当网络规模很大时,最近邻 耦合网络很难或无法达到同步
②全局耦合网络
全局耦合网络对应的耦合矩阵为: 1 1 N 1 1 N 1 1 AGC 1 N 1 1
y Df s c D s y
3.网络分类
根据同步化区域 S 可以把连续时间复杂动态网络 (1)分为以下几种类型: 1)类型Ⅰ网络 对应的同步化区域为S1 (, 1 ) ,其中 1 0 。 若网络耦合强度和外耦合矩阵的特征值满足 c2 1 , 即满足同步判据Ⅰ:
四、复杂动力网络的完全同步
1、规则网络的完全同步
1)类型Ⅰ网络
类型Ⅰ网络的同步化能力由耦合矩阵 A的第二大特 征值 2 确定。 ①最近邻耦合网络 对于节点度为(偶数)K的最近邻耦合动态网 ANC 是一个特殊的循 络(1)而言,它对应的耦合矩阵 环矩阵,其第二大特征值为:
NC ,2 4 sin 2 ( j N )
它除了零特征根外,其余的特征根均 N 。因 GC 此,当网络的规模 N 时, ,2 N 单调下降趋 于无穷,说明网络很容易达到同步。
③星形网络
星形网络对应的耦合矩阵是:
N 1 1 1 1 1 0 ASC 0 1 1
•实际上,在物理学,数学和理论生物等领域,耦合 动力学系统中的同步现象已经研究了很多年。 •(1967年,Winfree开创性的工作)假设每个振子只 与它周围有限个振子之间存在着强力作用(忽略振子 的振幅变化),这样将同步问题转化成研究相位变化 的问题。 •Kuramoto认为,一个具有有限个恒等振子的耦合系 统,无论系统内部各振子间的耦合强度多么微弱,其 动力学特性都可由一个简单的相位方程表示。 20世纪,工作大多数集中在具有规则拓扑形状的 网络结构上,例:耦合映象格子(全耦合或最近邻耦 合等)和细胞神经网络等。人们重点研究网络节点的 非线性动力学所产生的复杂行为。缺点:没有考虑网 络结构复杂性对网络动态行为的影响。
那么,类型Ⅱ网络的同步流形是渐进稳定的。因此, 类型Ⅱ网络关于拓扑结构的同步化能力可以用对应的 N 2 外耦合矩阵 的特征值的比率 来刻画: N 2 A 值越小,其同步化能力越强。 3)类型Ⅲ网络 对应的同步化区域为 S3 空集 。对于任意c的耦合 强度和外耦合矩阵 A ,这类网络都无法实现同步。
k [ Df (s) ck D(s)]k , k 1, 2,, N
其最大lyapunov指数Lmax是变量 和 的函数,称为动 力网络的主稳定函数。
给定一个耦合强度 c 对于每一个固定的k (k 1,2,, N ) 在( , ) 复平面上可以对应地找到固定的一点ck ,该 点所对应的 Lmax 正负号反应了该特征模态的稳定性 (负时稳定,正时不稳定)。如果与k (k 1, 2,, N ) 对应的所有特征模态都稳定,那么就认为在该耦合强 度下整个网络的同步流形是渐进稳定的。
复杂网络的同步
许秀竹 2010-12-11
一、同步现象举例
1665年,物理学家惠更斯 发现:并排挂在墙上的两个 钟摆不管从什么不同的初始 位臵出发,经过一段时间以后会出现同步摆动的现象。 1680年,荷兰旅行家肯普弗在 泰国旅行时观察到了一个奇特的 现象:停在同一棵树上的萤火虫 有时候同时闪光又同时不闪光, 很有规律而且在时间上很准确。 这两个例子表现的就是现实 世界中的同步现象。
当一场精彩的戏剧演出结束时,人们的掌声从三三两两, 到大家都按着共同的节奏鼓掌。 在我们的心脏中,无数的心脏细胞同步震荡着,他们同 时做着一个动作,使心瓣膜舒张开,然后又一下子同时停 下来,心瓣膜就收缩了。 同步在激光系统、超导材料和通信系统等领域中起着重 要的作用。 •有些同步时有害的。如:2000年伦敦千年桥落成,当成千 上万的人们开始通过大桥时,共振使大桥开始振动。桥体 的S形振动所引起的偏差甚至达到了20cm,使得桥上的人们 开始恐慌,大桥不得不临时关闭。 Internet上也有一些对网络性能不利的同步想象。如: Internet网上的每个路由器都要周期性地发布路由消息。尽 管每个路由器都是自己决定它什么时候发布路由信息,但 是研究人员发现不同的路由器最终会以同步的方式发送路 由消息,从而引发网络交通阻塞。
i i
其中: f () 是定义好的函数(通常是非线性的)常数 c 0为网络的耦合强度;
7
j 1
ij
j
H ()节点状态变量之间的内部耦合函数,也称为节点的
输出函数,这里假设每个节点的输出函数是相同的。 所谓耗散耦合是指耦合矩阵 A[aij ]nn 满足耗散耦合 条件 aij 0 。当所有的节点状态都相同时,(1)式右 j 端的耦合项自动消失。 如果在动态网络(1)中,当t 时有: x1 (t ) x2 (t ) xn (t ) (2) 则称网络达到完全(渐进)同步。 这里,x1 x2 xn 称为网络状态空间中的同步流形。 当同步实现后,记其结果为: x1 (t ) x2 (t ) xn (t ) s(t ) (3) 这里 s(t ) 称为同步状态。
2.同步的判定
对状态方程(1),关于同步状态s(t ) 做线性化,令 i 为第 i 个节点状态向量的变分,则可以得到变分方程: N Df ( s) ca D( s) , i 1, 2, N (4)
i i
j 1
ij
i
这里,Df (s) 和 D(s) 分别是 f ( s) 和 ( s) 关于s 的Jacobi矩 阵,通常要求为无界。令: [1 , 2 ,, N ] 则上式可以 写成矩阵方程: Df ( s ) cD ( s ) AT (5) T 1 ,其中 diag ( , , , ),而 k }k 1 是 { N 做分解A S S 1 2 N 矩阵 A 的特征根且 1 0。
二、同步的基本概念
(精确)同步:两个或多个动力学系统,除了自身的演 化外,其间还有相互作用(耦合),这种作用既可以 是单向的,也可以是双向的。当满足一定条件时,在 耦合的影响下,这些系统的状态输出就会逐渐趋同进 而完全相等,称为同步(精确同步)。 广义的同步还包括相同步和频率同步等等。 复杂系统中的同步主要有两大类:完全同步和广义同 步,前者两个相同单元研究得比较多,两个不同单元 研究得比较少;后者包括部分同步,如相同步、滞后 同步、频率同步等。两个不同单元的同步研究更具挑 战性,是今后一个重要研究方向。
2 那么类型Ⅰ网络的同步流形是渐进稳定的。因此,类型 Ⅰ网络关于拓扑结构的同步化能力可以用对应的外耦合 矩阵 A 的第二大特征值2 来刻画:2 值越小,其同步化 能力越强。
0
1
c
2)类型Ⅱ网络 对应的同步化网络区域 S2 ( 2 , 1 ) ,其中 2 1 0 。若网络耦合强度和耦合矩阵的特征 值满足cN > 2 和 2 1 ,即满足同步判据条件Ⅱ:
无权无向连通的简单网络的外耦合矩阵A的特征根均 为实数,不妨排列为 1 2 3 N 0 这时其主稳定方程(6)变为 并且其对应的主稳定函数Lmax 是实参数 的函数。使 L 得主稳定函数max 为负的 的取值范围 称为动态网 S 络(1)的同步化区域,主要由孤立节点上的动力学 f( A c 函数) ,耦合强度 以及外耦合矩阵 和内耦合矩阵 函数 () c A 确定。如果耦合强度 与每个外耦合矩阵 的每 个负值的特征值之积都属于同步化区域,即: ck S , k 2,3,, N 那么同步流形是渐进稳定的。
它的第二大特征根为: SC ,2 ,1 与网络的规模无 关,故同步化能力与网 络规模无关。
对于连续时间耗散耦合的类型Ⅰ动态网络式(1),可以 得到一下结论: (1)对给定的耦合强度 c,不管它有多大,当网络规模 充分大时,最近邻耦合网络无法达到同步。 (2)对给定的非零耦合强度 c,不管它有多小,只要网 络规模充分大,全局耦合网络必然可以达到同步。 (3)星形耦合网络的同步能力与网络的规模无关,即当 耦合强度大于一个与网络规模无关的临界值时,星形 网络可以实现同步。