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通过最大化层间差异来优化多重网络中的扩散。

Optimizing diffusion in multiplexes by maximizing layer dissimilarity.

机构信息

Instituto de Física, Universidade Federal da Bahia, 40210-210 Salvador, Brazil.

Department of Condensed Matter Physics, University of Zaragoza, 50009 Zaragoza, Spain.

出版信息

Phys Rev E. 2017 May;95(5-1):052312. doi: 10.1103/PhysRevE.95.052312. Epub 2017 May 17.

DOI:10.1103/PhysRevE.95.052312
PMID:28618567
Abstract

Diffusion in a multiplex depends on the specific link distribution between the nodes in each layer, but also on the set of the intralayer and interlayer diffusion coefficients. In this work we investigate, in a quantitative way, the efficiency of multiplex diffusion as a function of the topological similarity among multiplex layers. This similarity is measured by the distance between layers, taken among the pairs of layers. Results are presented for a simple two-layer multiplex, where one of the layers is held fixed, while the other one can be rewired in a controlled way in order to increase or decrease the interlayer distance. The results indicate that, for fixed values of all intra- and interlayer diffusion coefficients, a large interlayer distance generally enhances the global multiplex diffusion, providing a topological mechanism to control the global diffusive process. For some sets of networks, we develop an algorithm to identify the most sensitive nodes in the rewirable layer, so that changes in a small set of connections produce a drastic enhancement of the global diffusion of the whole multiplex system.

摘要

在多重网络中,扩散取决于各层节点之间的特定链路分布,还取决于层内和层间扩散系数的集合。在这项工作中,我们定量地研究了多重网络扩散效率作为多重网络层之间拓扑相似性的函数。这种相似性通过层之间的距离来衡量,取层对之间的距离。结果呈现了一个简单的两层多重网络,其中一个层保持固定,而另一个层可以以受控的方式重新布线,以增加或减少层间距离。结果表明,对于所有层内和层间扩散系数的固定值,较大的层间距离通常会增强全局多重网络扩散,提供了一种拓扑机制来控制全局扩散过程。对于一些网络集合,我们开发了一种算法来识别可重配置层中的最敏感节点,以便在一小部分连接中发生变化会极大地增强整个多重网络系统的全局扩散。

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