复杂网络和量子动力系统谱特性的比较研究
【摘要】:将复杂网络的邻接矩阵映射为量子系统的哈密顿量,使用随机矩阵理论对该哈密顿量的谱特性进行统计分析。针对谱的最近邻能级间隔分布、数目方差和形状因子等特征量的数值分析表明,当小世界网络模型中重连概率很小时,对应哈密顿量的能谱统计与经典可积量子系统的能谱特性一致;当重连概率大于某一阈值时,其能谱特性与随机矩阵理论中高斯正交系综的能谱特性类似。无标度网络的能谱最近邻能级间隔分布和形状因子也表现出与高斯正交系综能谱类似的特性。研究结果显示出复杂网络的空间拓扑结构转变和量子动力系统的时间演化特性之间具有一定的对应性。
【作者单位】:
中国矿业大学信息与电气工程学院;中国矿业大学理学院;
【关键词】: 复杂网络 量子动力系统 谱分析 随机矩阵理论
【基金】:国家自然科学基金(61104039) 霍英东教育基金会青年教师基金(121066) 国家留学基金 中央高校基本科研业务费专项资金(2012QNB31)
【分类号】:O157.5;O413
【正文快照】:
【关键词】: 复杂网络 量子动力系统 谱分析 随机矩阵理论
【基金】:国家自然科学基金(61104039) 霍英东教育基金会青年教师基金(121066) 国家留学基金 中央高校基本科研业务费专项资金(2012QNB31)
【分类号】:O157.5;O413
【正文快照】:
0引言复杂网络是对真实世界复杂系统的拓扑结构抽象,它将系统内的各个元素看作节点,而将元素之间存在的相互联系看作链接,从而形成节点众多、结构复杂的网络。例如,神经系统可以看作大量神经细胞通过神经纤维相互连接构成的网络,社会关系网络则是人类社会中个体之间由特定关系
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