Att hitta källor för spridning och spridning från minimidata är ett betydande problem inom nätverksvetenskapen med stora tillämpade värden för samhället. Det saknas dock en allmän teoretisk ram som handlar om optimal lokalisering av källor. Genom att kombinera styrbarhetsteorin för komplexa nätverk och kompressiv avkänning utvecklar vi ett ramverk med hög effektivitet och robusthet för optimal källlokalisering i godtyckligt viktade nätverk med godtycklig distribution av källor. Vi erbjuder en minimal utdataanalys för att kvantifiera källans lokalisering genom ett minimalt antal budnoder som producerar tillräcklig mätning för att helt lokalisera källorna. När de minsta budbärarnoder urskiljas, problemet med optimal källlokalisering blir en av gles signal rekonstruktion, som kan lösas med hjälp av kompressiv avkänning. Tillämpningen av vårt ramverk på modeller och empiriska nätverk visar att källor i homogena och tätare nätverk lättare kan lokaliseras. En överraskande slutsats är att för ett uppkopplat oriktat nätverk med slumpmässiga länkvikter och svagt buller är en enda budnod tillräcklig för att lokalisera ett antal källor. Ramen fördjupar vår förståelse av problemet med lokalisering av nätverkskällor och erbjuder effektiva verktyg med breda tillämpningar.
Referensreferensreferensreferensdokumentet utarbetade en ram för optimal källuppskattning i godtyckligt vägda nätverk med godtycklig distribution av källor genom att kombinera styrbarhetsteori och kompressiv avkänning.
Optimal localization of diffusion sources in complex networks
{'venue': 'Royal Society Open Science', 'journal': 'Royal Society Open Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}