Suppr超能文献

异步随机更新下临界考夫曼网络的动力学

Dynamics of critical Kauffman networks under asynchronous stochastic update.

作者信息

Greil Florian, Drossel Barbara

机构信息

Institut für Festkörperphysik, Technische Universität Darmstadt, Germany.

出版信息

Phys Rev Lett. 2005 Jul 22;95(4):048701. doi: 10.1103/PhysRevLett.95.048701. Epub 2005 Jul 19.

Abstract

We show that the mean number of attractors in a critical Boolean network under asynchronous stochastic update grows like a power law and that the mean size of the attractors increases as a stretched exponential with the system size. This is in strong contrast to the synchronous case, where the number of attractors grows faster than any power law.

摘要

我们表明,在异步随机更新下,临界布尔网络中吸引子的平均数量呈幂律增长,且吸引子的平均大小随系统规模呈拉伸指数增长。这与同步情况形成强烈对比,在同步情况下,吸引子的数量增长速度快于任何幂律。

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