复杂网络分析方法.pptVIP

根据上述步骤，可构建体现日平均气温与日降水量序列各波动模态间相互作用的有向含权网络图。图给出了TFN和PFN网络中部分节点的关联图像。图和(b)PFN网络中部分节点的关联图像图刻画了TFN网络中部分节点之间的联系，其中节点之间线连的粗细反映了节点之间关联程度的强弱。例如，节点RRR与dRR之间的连线最粗，表示这两种气温波动模态之间的关联程度最强；图刻画了PFN网络中部分节点之间的联系。例如，节点DDD与RDD之间的连线最粗，表示这两种降水波动模态之间的关联程度最强。（二）气温与降水波动网络的统计特征分析1.度与度分布在构建的TFN和PFN网络中，节点之间的边是按照时间顺序连接的，所以除了首尾两个节点，其它节点的出度和入度必定是相等的.因此只研究择节点的出度，即一种波动模式和向另一种模式间的转换，中间没有其它节点的中转，所以各种波动模态之间具有短程记忆性，记忆性的强弱可以由度值的大小表示。表和表给出了TFN和PFN网络节点的度大小的排序。结果为TFN网络中的节点RRR、dRR、ReR，及PFN网络中的节点rre、rrr、eee、err，它们的度比较大。这说明在TFN和PFN网络网络中，这些节点所代表的波动模态在气候变化中起到了重要的直接关联作用，各种波动模态向这几个重要模态转换，或被这几个重要模态转换的频率较高。所以，塔里木盆地的容易发生极端高温、异常干旱的气候事件。节点RRRdRRReRRRdRDRDRRDDDrRreReRRe度254220218206202192182174172170等级12345678910节点eeRdddrRRDDRReedRdRrr…DDd?度168166162160158156150…4?等级11121314151617…125?表网络中各种节点的度的排序介数反映了相应的节点或边在整个网络中的作用和影响力。网络的平均路径长度则是所有节点对之间距离的平均值，它描述了网络中节点之间的分离程度。（4）动力学复杂性，节点集可能属于非线性动力学系统，节点状态随时间发生复杂变化。表给出了TFN和PFN网络的群聚系数C、平均路径长度L及平均节点度k。运用粗粒化方法，将塔里木河流域的气候因子序列转化为由5个特征字符{R,r,e,d,D}构成的符号序列。（4）从研究议题而言，复杂网络所涵盖的议题相当广泛，横跨了自然科学和社会科学等领域。小世界网络的判定准则有两个：在半对数坐标系下，TFN和PFN网络近似服从衰减的指数分布（见图和图）。因此，网络的平均路径长度体现出了网络中任意两种模态之间的转换所要经过的平均时间。a(1)和b(1)分别为TFN和PFN节点的度分布，式中的定义包含了从每个节点到其自身的距离（为0），且排除了网络中存在孤立点的问题。网络的平均路径长度则是所有节点对之间距离的平均值，它描述了网络中节点之间的分离程度。（二）复杂网络与传统网络的区别图给出了泊松度分布和幂律度分布。TFN和PFN网络的节点平均度分别约为22.图两种度分布：泊松分布(a)与幂律分布(b)一、复杂网络理论与方法简介（6）多重复杂性融合，多重复杂性相互影响，导致更为难以预料的结果。第二步：粗粒化。因此只研究择节点的出度，即一种波动模式和向另一种模式间的转换，中间没有其它节点的中转，所以各种波动模态之间具有短程记忆性，记忆性的强弱可以由度值的大小表示。（3）TFN中的节点RRR、DDD、ReR、RRd、DDd、Ree和PFN中的节点rre、rr、eee、err是关键性的枢纽节点，分别承担了TFN和PFN网络的19.（四）小世界网络与无标度网络TFN和PFN网络中各个节点的介数排序结果，分别见表表。节点rrererrDeRrrRdrerrrdrdDeReDrDR度296292230192190170152150144142等级12345678910节点eReeddRDerrRdrdReeddd?RDR?度138136132128124122118…4?等级11121314151617…125?表网络中各节点的度的排序对TFN和PFN网络的节点度进行字频统计，结果在度较大的前17个节点中，TFN中代表急剧上升的网络字符R出现的频率非常高，而代表急剧下降的网络字符