简介:最近二十年来科学家深入研究了与复杂网络相关的各种问题,在网络结构与同步、博弈、传播等动力学的相互作用方面取得了巨大的研究进展。目前人们已经对网络上动力系统的同步问题有了深入的了解,但网络结构特别是网络的平均距离、度分布的异质性等对同步能力影响的定量关系还不清楚。本文以规则的Moore格子为网络模型,细致分析网络的平均距离和距离分布的异质性与网络同步能力之间的精确关系,研究结果表明网络的平均距离越小、距离分布的越均匀,网络的同步能力越强;进一步,发现网络的平均距离和网络的度分布异质性与描述网络同步能力的拉普拉斯矩阵特征值比和非零最小特征值之间基本满足幂率关系。我们还从数值上给出了这两个因素与网络的拉普拉斯矩阵特征值比之间的关系。我们的工作进一步明确了网络的距离与同步能力之间的精确关系,加深了人们对网络结构与同步能力之间关系的认识。
简介:本文通过构造Lyapunov函数和利用不等式分析技巧,研究了具有时滞的细胞神经网络的稳定性,给出了与时滞无关的网络渐近稳定的充分判据,该判据可用于时滞细胞神经网络的设计与检验,有重要的理论意义与应用价值。
简介:P2P网络借贷作为电子商务在金融领域的延伸与应用,近年来得到广大学者的关注.但是目前的理论研究中,鲜有从投资者信息挖掘的角度进行投资决策分析.本文提出一个新颖的方法,即投资者构成分析方法,通过分析贷款的众多投资者信息遴选出最有价值的投资,辅助投资者进行投资决策.首先从投资者的历史投资收益率、风险偏好以及投资经验三个维度构建投资者档案(investorprofile),进而基于投资者档案构建投资者构成分析模型,最后通过美国最大的在线网络借贷网站Prosper的数据,对本文提出的构想及模型进行了实证研究.实验结果表明本文提出的利用投资者构成分析的方法辅助投资者进行投资决策是可行的,文中构建的模型表现出良好的预测能力,能够有效地筛选出有价值的投资.