复杂网络中的结构识别

发布者:王丹丹发布时间:2021-12-28浏览次数:10

学术报告

报告题目:复杂网络中的结构识别

报告人:吴晓群武汉大学数学与统计学院

报告时间2021/12/31 14:30-15:30

报告形式:数学学院B303腾讯会议(ID173 813 244

  

报告摘要:网络拓扑结构在决定网络的内在动力学和功能方面起着至关重要的作用,但在实际复杂系统中,网络拓扑结构经常无法预知。近年来,网络拓扑识别得到广泛关注,涌现一系列研究成果。在这个报告中,将报告本小组在复杂动态网络拓扑识别方面的工作,主要包括基于自适应同步、压缩感知和格兰杰因果检验的方法。自适应同步方法通过构造辅助网络,在恰当的控制策略下使辅助网络与待识别网络达到外同步,进而完成网络拓扑结构的识别。我们进一步将该方法成功应用于具有延迟、随机扰动等因素的复杂系统中。近来,我们将该理论拓展到分数阶系统中。压缩感知方法主要用于识别连边稀疏的网络,特别适用于观测数据有限的情况,同样适用于有弱随机干扰的情况。针对复杂网络拓扑识别中节点动力学信息缺失与存在随机扰动的情况,我们还提出分段格兰杰因果关系检验推断复杂网络结构,该方法对网络中含有隐藏节点的情况亦可进行比较有效的识别。

  

专家介绍:吴晓群,女,武汉大学数学与统计学院教授、博士生导师、应用数学系主任。近几年主要研究单层及多层复杂动力网络的同步、扩散及结构识别。Siam J. Control OptimSiam J. Appl Dyn SystPhys. Rev. E IEEE Trans. 等期刊上发表论文80余篇,被PNASNature Commun.Siam ReviewPhys. Rev. Lett.等在内的国内外学术刊物引用4000余次。先后主持国家自然科学基金5项及教育部博士点基金1项,获得过湖北省自然科学一等奖(排名3)、二等奖(排名4)及教育部自然科学一等奖(排名7)。2012年应邀在全国复杂网络大会上做大会报告,2013年入选武汉大学“珞珈青年学者”人才计划,2017年获批湖北省自然科学杰出青年基金, 同年获第十四届“中国青年女科学家奖”,2021年入围全球顶尖前十万科学家榜单。现为IEEE Trans. Circ. Syst. II 的编辑。