量子波色动力学在复杂网络结构与功能分析中的应用

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发表于 2022-8-26 21:58:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
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雅宝题库答案
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雅宝题库解析:
自然界以及人类社会中大量的复杂系统都呈现出结构错综复杂,功能形式多样的复杂网络形态.揭示与分析此类复杂网络的结构与功能特性对全面和深入理解复杂系统有着重大的基础性研究意义.在过去的十多年里,随着计算机科学的飞速发展,以及物理学、社会学、生物学等的介入,关于复杂网络的研究呈现出蓬勃发展的态势,揭示网络统计特征与动力学性质的概念、方法与结论层出不穷.本论文的研究主要关注网络拓扑结构发现与传输功能分析这两个至关重要又紧密联系的方面.为此,作者给出了一个全新的基于量子波色动力学的复杂网络研究框架并建立了相应的分析机制,同时将现代凝聚态理论中一些成熟的理论方法引入到复杂网络的结构与功能研究中.这些尝试在网络拓扑性质刻画及网络功能设计方面被证实是十分有效和前景广阔的.首先,我们提出了一个非相互作用巡游波色模型来分析复杂网络的结构题目.通过精确求解这一模型,我们展示了此工具在揭示现实网络许多重要拓扑性质时的强大作用.解析结果表明系统的基态波函数给出了经典情况下粒子随机游动的稳态分布,基态波函数按自然基底展开后展式中系数的平方精确给出了一个随机游走的粒子在时间极限情况下访问对应节点$i$的几率;同时,系统基态简并度严格刻画了网络中连通分支的个数;进一步,通过计算第一激发态与基态之间的能隙能够准确的识别出网络中的最大连通分支.最后,我们证明了模型第一激发态的能量可以作为网络平均最短路径的测量函数.这一模型可以用来精确分析网络结构许多宏观层面的特征量,并且能对一些隐含结构特性(如网络直径等)做出合理的估计.模型对于网络设计及准确评估网络内部关联性均具有实用价值和理论意义.其次,我们基于模型首次从量子场论的角度提出一种全新的网络最短路径搜索算法并在许多现实大型网络结构上验证了这种算法的实用性和有效性.具体来说,利用跃迁波色子的格林函数作为算法中的导航指示函数.任意两点间最短路径的节点组成序列在此导航函数的指引下可以被逐步探测出来.严格微扰展开证明在充分短的时间间隔内,对于那些距离目标节点较近的节点,其对应的格林函数会呈现较大的数值.在此意义下,通过在网络局部区域内选取最大格林函数数值对应的节点,可以从大量无序连接的节点集中迅速寻找到两点间的最短路径.论文给出了算法正确性的严格数学证明及自然语言表达形式,同时也进行了大量代表性的数值仿真试验.这一算法的构建为经典网络图题目注入了新鲜的量子物理思想.此外,在此算法的基础上,我们利用运动方程技术开发了关于APSP题目新的启发式算法.对于大型随机无标度网络其计算复杂性仅为$O(mu(N) ln lnN)$,这里$mu(N)$是计算两个 $N         imes N$矩阵相乘所需要的时间.进一步,基于光子是一类弱相互作用的波色子这一事实,我们还论证了上述算法的波色动力学物理原理在量子光通讯网络拓扑探测题目方面的实际应用价值.详细的给出了在量子光通信网络(由光纤与分光器组成)上设计相应实验的可行性原理分析.在这种意义下,本文提出的最短路径算法将成为完全的局部搜索策略,复杂性程度将大幅度降为$O(L)$,这里$L$是网络的直径大小.基于量子传输行为的网络也为本文提出的模型提供了一方面广阔的应用前景.最后,本文讨论了带权网络结构上随机扩散和堵塞的相关题目,给出了扩散稳态分布,平均返回时间等特征量的精确分析结果,并给出了网络拥塞现象的一个量子图像描述.





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