Att bygga om komplexa nätverk från mätbara data är ett grundläggande problem för att förstå och kontrollera den kollektiva dynamiken i komplexa nätverkssystem. En stor utmaning uppstår dock när vi försöker avkoda strukturell information som döljs i begränsade mängder data tillsammans med buller och i närvaro av otillgängliga noder. Här utvecklar vi en allmän ram för robust återuppbyggnad av komplexa nätverk från glesa och bullriga data. Specifikt, vi sönderdela uppgiften att rekonstruera hela nätverket till att återhämta lokala strukturer centrerade vid varje nod. Den naturliga glesheten i komplexa nätverk säkerställer således en omvandling från den lokala strukturens återuppbyggnad till ett glest signalrekonstruktionsproblem som kan åtgärdas med hjälp av lasso, en konvex optimeringsmetod. Vi tillämpar vår metod på evolutionära spel, transport- och kommunikationsprocesser som äger rum i en mängd olika modeller och verkliga komplexa nätverk, finner att universell hög återuppbyggnad noggrannhet kan uppnås från glesa data trots buller i tidsserier och saknade data från partiella noder. Vår strategi öppnar nya vägar till problemet med återuppbyggnad av nätet och har potentiella tillämpningar på ett brett spektrum av områden. 89.75.Fb, 05.45.Tp Komplexa nätverkssystem är vanliga inom många områden [1] [2] [3]. Behovet av att fastställa kollektiv dynamik i sådana system för att kontrollera dem delas mellan olika forskarsamfund [4] [5] [6]. Mycket har visat att interaktionsmönster mellan dynamiska element fångas av ett komplext nätverk spelar deterministiska roller i kollektiv dynamik [7]. Det är därför absolut nödvändigt att studera ett komplext nätverkssystem som helhet snarare än att studera varje komponent separat för att erbjuda en heltäckande förståelse av hela systemet [8]. Men vi är ofta oförmögna att direkt få tillgång till nätverksstrukturer; i stället är endast begränsade observerbara data tillgängliga [9], vilket ökar behovet av nätverksrekonstruktion metoder för att avslöja nätverksstrukturer från data. Nätverksrekonstruktion, det omvända problemet, är utmanande eftersom strukturell information är dold i mätbara data på ett okänt sätt och lösningsutrymmet för alla möjliga strukturella konfigurationer är av extremt hög dimension. Hittills har ett antal strategier föreslagits för att ta itu med det omvända problemet [4, 5, [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17]. Korrekt och robust återuppbyggnad av stora komplexa nät är dock fortfarande ett utmanande problem, särskilt med tanke på begränsade mätningar som störs av buller och oväntade faktorer. I detta brev utvecklar vi en allmän ram för att förena motsägelsen mellan robustheten i att rekonstruera komplexa nätverk och begränsningar av vår förmåga att få tillgång till tillräckliga mängder data som krävs enligt konventionella metoder. Nyckeln ligger i att omvandla problemet med nätrekonstruktion till ett glest signalrekonstruktionsproblem som kan åtgärdas genom att utnyttja lasso, en konvex optimeringsalgoritm [18, 19]. I synnerhet kan en rekonstruktion av hela nätverksstrukturen uppnås genom att man härleder lokala anslutningar till varje nod individuellt via vårt ramverk. Den naturliga glesheten i komplexa nätverk tyder på att i genomsnitt antalet verkliga anslutningar av en nod är mycket mindre än antalet av alla möjliga anslutningar, dvs. storleken på ett nätverk. Att identifiera direkta grannar till en nod från poolen av alla noder i ett nätverk är därför jämförbart med problemet med gles signalrekonstruktion. Genom att använda lasso som innehåller både en felkontrollterm och en L1-norm, kan grannarna i varje nod på ett tillförlitligt sätt identifieras från en liten mängd data som kan vara mycket mindre än storleken på ett nätverk. L1-normen, enligt den komprimerade sensorteorin [20], säkerställer det glesa datakravet samtidigt som felkontrolltermen säkerställer robustheten av rekonstruktion mot buller och saknade noder. Hela nätverket kan sedan monteras genom att helt enkelt matcha angränsande uppsättningar av alla noder. Vi kommer att validera vår rekonstruktionsram genom att överväga tre representativa dynamik, inklusive ultimatum spel [21], transport [22] och kommunikation [23], som äger rum i både homogena och heterogena nätverk. Vår strategi öppnar nya vägar mot förståelse och kontroll av komplexa nätverkssystem och har konsekvenser för många sociala, tekniska och biologiska nätverk. Vi formulerar vår rekonstruktion ram genom att ta ultimatum spel som ett representativt exempel. Vi tillämpar sedan ramverket för transport av elektrisk ström och kommunikation via att skicka datapaket. I evolutionära ultimatum spel (UG) på nätverk, varje nod upptas av en spelare. I varje omgång spelar spelaren i UG två gånger med var och en av sina grannar, både som en förslagsställare och en responder med strategi (p i, q i ), där p i betecknar det belopp som erbjuds den andra spelaren om jag föreslår och q i betecknar den lägsta acceptansnivån om jag svarar [24, 25].
Ett annat intressant ämne är nätverksslutsatsen, som engagerar sig i att avslöja topologistrukturen i ett nätverk från tipset bakom dynamiken på ett nätverk REF.
Robust Reconstruction of Complex Networks from Sparse Data
{'venue': 'Physical Review Letters, 114(2), 028701 (2015)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Medicine']}