Sammanfattning I studien av dynamiska processer på nätverk, har det varit intensivt fokus på nätverksstruktur-dvs., arrangemanget av kanter och deras tillhörande vikter-men effekterna av temporal mönster av kanter fortfarande dåligt förstådd. I detta kapitel utvecklar vi en matematisk ram för slumpmässiga promenader på tidsbundna nätverk med hjälp av en metod som ger en kompromiss mellan abstrakta men orealistiska modeller och datadrivna men icke-matematiska strategier. För att göra detta introducerar vi en stokastisk modell för tidsbundna nätverk där vi sammanfattar den tidsbundna och strukturella organisationen av ett system med hjälp av en matris av tidsförskjutningar. Vi visar att slumpmässiga promenader på stokastiska temporalnätverk kan beskrivas exakt med en integro-differentiell huvudekvation och härleda ett analytiskt uttryck för dess asymptotiska steady state. Vi diskuterar också hur vårt arbete kan vara användbart för att bygga centraliseringsåtgärder för tidsbundna nätverk.
I synnerhet i REF presenteras ett matematiskt ramverk för slumpmässiga promenader på tidsbundna nätverk av Hoffmann et al. använda en metod som ger en kompromiss mellan abstrakta, men orealistiska modeller och datadrivna, men icke-matematiska strategier.
Random Walks on Stochastic Temporal Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}