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复杂网络上典型动力学的研究
成果信息
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  • 公布年份:
    2016
  • 中图分类:
    O157.5, N941.3
  • 关键词:
  • 成果简介:
    该项目“复杂网络上典型动力学的研究”隶属于数学与物理交叉的新兴学科:复杂网络科学领域。主要研究复杂网络上的疾病传播、演化博弈以及同步可控性问题。如何基于复杂网络研究传染病动力学、如何基于复杂网络研究演化博弈中的合作行为、以及如何针对不同的网络结构给出系统同步的条件,这些是复杂网络领域的一些典型而又基本的问题。该项目围绕这些问题开展研究,取得以下结果,推动网络科学研究的发展。开展复杂网络上传染病动力学的研究:率先系统地研究了传播过程中个体的行为反应与传染病动力学的相互作用。代表作[1]被国际权威科学新闻媒体Sciencedaily(http://www.sciencedaily.com/releases/2010/02/100211084834.htm)。意大利顶级科学家S. Boccaletti等人在综述Physics Reports 544 (2014) 1–122(顶级综述杂志,影响因子为22.91)中特别强调此工作的重要发现,同时著名学者王震等人在Physics of Life Reviews(影响因子为7.478)也再次强调该工作的创新之处,SCI他引36次。代表作[3,4,6,7,8]以及核心论文[14]深入、系统地研究了行为反应、网络结构、补贴策略与传播动力学的影响,这部分的工作得到国内外同行的广泛关注。在短短的时间内被SCI他引59次。国外著名学者C. T. Bauch (疾病与行为反应的奠基人,在science发表本方向的论文),J. Gomez-Gardenes,D. Broder-Rodgers,E. Verheggen, E. Fukuda,香港Jiming Liu教授课题组,复旦大学李翔课题组,浙江大学夏永祥课题组,兰州大学吴枝喜课题组,华东师范大学刘宗华等课题组在这些工作基础上进一步开展研究或多次引用。代表作[3]被Chaos编辑作为亮点推荐。深入研究复杂网络上相关传染病模型的传播阈值及相应的控制策略。代表作[5]率先基于复杂网络研究疾病的非线性传播率对传播阈值的影响,被SCI他引28次。国外学者F. Roshani借鉴此方法研究谣言传播。核心论文[11]建立复合种群动力学模型研究人口移动对传播阈值的影响,桂林电子科技大学李科赞教授在CNSNS 22 (2015) 596–604中引用此论文佐证人口移动对传播阈值的影响。核心论文[12]首次提出删边的免疫策略,该方法被福州大学著名学者杨涵新等人用来研究路由问题。核心论文[17,18]提出的多阶段模型被武汉大学丁莉等人进一步推广(Physica A, 444, (2016), 1041)。结合时间滞后效应,建立了疾病传播与网络共同演化模型。核心论文[13]系统研究了传播过程中个体间的断边、恢复以及时间滞后效应对网络结构和传播动力学的影响,发现了Hopf分叉等现象,该工作被Y. Qin在文献Applied Mathematics and Computation 261 (2015) 206–215着重强调。深入研究网络结构以及期望对演化博弈中合作行为的影响:系统研究期望对网络结构、合作频率的影响。代表作[2]首次提出基于期望的断边重练机制,发现该机制一方面可以导致网络结构呈现异质性,另一方面使得合作频率提高。该论文入选2011年Europhys. Letters最佳论文集。被SCI他引51次。演化博弈专家M. Perc(Scientific Reports, Phy. Rev. E, AMC, Plos One等权威杂志编辑)等人在综述J. R. Soc. Interface, 10, 20120997,( 2013),(综合类权威杂志)中重点介绍此代表作。核心论文[10,19]提出基于期望的演化动力学模型,发现随机共振等现象。被SCI他引17次。该文被M. Perc,奥地利学者T. Hadzibeganovic,日本J. Tanimoto课题组,北京大学王龙课题组等多次引用。研究不平等分配机制对合作行为的影响。核心论文[9,20]研究表明适当的不平等机制和含权重的条件策略可以促进合作,被SCI他引20次。核心论文[11]被浙江工商大学朱平在Plos one, 9, e95169, (2014)中特别评价此论文,同时网络博弈方面著名专家M. Perc在综述J. R. Soc. Interface, 10, 20120997,( 2013)中也引用此代表作。核心论文[20]被山西师范大学王祎玲教授在Chaos, Solitons & Fractals 56 (2013) 96–100中强调。研究了复杂网络的牵引控制条件和提高网络同步能力的方法:率先发现离散系统比连续系统更难以实现牵引控制。核心论文[13]被作为典型论据说明离散动态网络不利于牵引控制,美国学者V. Mwaffo,巴西学者T. H. Cupertino以及东北大学宫大为等人以该文结论佐证离散系统牵引控制的艰难性。
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