.png){kind=icon}
返回
Synchronization in Simplicial Complexes Based on Connection Graph Method
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1002/mma.70387.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文研究了在融入单纯复形的层状非线性复杂网络中同步状态下的稳定性。我们采用连接图方法，并将其扩展至高阶网络，以检验同步行为与网络结构之间的关系。此外，我们推导了系统达到同步所需的耦合强度公式。进一步地，我们考虑了时变网络，并分析了同步阈值、连接概率与切换频率之间的关系。数值结果表明，预测的耦合强度与实际所需的耦合强度相符。我们还发现单纯复形的数量对同步具有主导性影响。此外，结果表明，当某条边的负载过大（即重复使用该边会导致失效）时，同步所需的耦合强度会增加。我们的研究结果表明，在真实复杂网络中，高阶交互作用在平均分布下可显著增强网络稳定性；然而，当高阶交互作用力聚集时，稳定性的提升是有限的。
Keyword:
connection graph method
simplicial complexes
synchronization
期刊
M
IF:
1.8
论文数:
681
被引数:
0
机构
引用论文
Chen, R.; Li, H.L.; Liu, H.; Jiang, H.J.; Cao, J.D. Complete synchronization of discrete-time fractional-order T-S fuzzy complex-valued neural networks with time delays and uncertainties. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 2025, 33, 842–856. [Google Scholar] [CrossRef]Chen, R.; Li, H.L.; Liu, H.; Jiang, H.J.; Cao, J.D. 离散时间分数阶T-S模糊复值神经网络在时滞和不确定性条件下的完全同步。IEEE Trans. Fuzzy Syst. 2025, 33, 842–856. [Google Scholar] [CrossRef].png)
IF0
PREAI
分享收藏Event-triggered consensus control based on maximum correntropy criterion for discrete-time multi-agent systemsNEUROCOMPUTING
NEUROCOMPUTINGIF6.5
PREAI
分享收藏Global droughts connected by linkages between drought hubs干旱中心之间的联系将全球干旱联系起来NATURE COMMUNICATIONS
OAAI
NATURE COMMUNICATIONSIF15.7
OAAI分享收藏分享收藏
查看更多内容