Abstract-large-skala kaskadfel kan utlösas av mycket få initiala misslyckanden, vilket leder till allvarliga skador i komplexa nätverk. Detta papper studerar lastberoende kaskadfel i slumpmässiga nätverk som består av ett stort men begränsat antal komponenter. Under en slumpmässig ennode attack, ett ramverk utvecklas för att kvantifiera skadan i varje skede av en kaskad. Uppskattningar och analyser för fraktionen av misslyckade noder presenteras för att utvärdera tidsberoende systemskador på grund av attacken. Resultaten ger riktlinjer för val av belastningsmarginal för att undvika en kaskad av fel. Dessutom avslöjar analysen en fas övergångsbeteende i omfattningen av skadan när belastningsmarginalen ökar, dvs. fraktionen av de skadade komponenterna sjunker från nära en till nära noll över en liten förändring i belastningsmarginalen. Det kritiska värdet av belastningsmarginalen och det korta intervall under vilket en sådan abrupt förändring inträffar erhålls för att karakterisera nätverksreaktionen på små variationer i nätbelastningen. Våra resultat ger designprinciper för att förbättra nätresiliensen i belastningsberoende komplexa nätverk med praktiska storlekar.
I REF beskriver dokumentet lastberoende kaskadfel i slumpmässiga nätverk som består av ett stort men begränsat antal komponenter.
Load-Dependent Cascading Failures in Finite-Size Erdös-Rényi Random Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Network Science and Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Network Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}