کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5496203 | 1399837 | 2017 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Inference of targeted interactions of networks with data of driving and driven nodes only by applying fast-varying noise signals
ترجمه فارسی عنوان
استنتاج تعاملات هدفمند شبکه ها با داده های گره های رانندگی و رانده شده تنها با استفاده از سیگنال های نویز سریع متفاوت است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
بازسازی شبکه، شبکه های پیچیده دینامیک غیر خطی، سر و صدا،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
فیزیک و نجوم
فیزیک و نجوم (عمومی)
چکیده انگلیسی
Most complex social, biological and technological systems can be described by dynamic networks. Reconstructing network structures from measurable data is a fundamental problem in almost all interdisciplinary fields. Network nodes interact to each other, therefore, the accurate reconstruction of any interaction to a node requires data measurements of all its neighboring nodes. When networks are large, these data are often unavailable and thus network inference turns to be difficult. Here, we propose a method to use fast-varying noise driving (FVND) to enhance targeted interactions. With applications of noise driving we can infer any interaction from a driving node to a driven node with known data of these two nodes only while all other nodes are hidden, though the driven node may be actually driven by a large number of hidden nodes. Analytical derivation of the FVND method is conducted and numerical simulations perfectly justify the theoretical derivation.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Physics Letters A - Volume 381, Issue 31, 21 August 2017, Pages 2502-2509
Journal: Physics Letters A - Volume 381, Issue 31, 21 August 2017, Pages 2502-2509
نویسندگان
Chaoyang Zhang, Yang Chen, Gang Hu,