Вышедшие номера
Использование непрерывного вейвлетного преобразования для анализа структурных изменений в сложных сетях
Максименко В.А., Осипов Г.В., Макаров В.В.1,2
1Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Россия
2Саратовский государственный технический университет им. Ю.А. Гагарина, Саратов, Россия
Email: maximenkov1@gmail.com
Поступила в редакцию: 16 октября 2014 г.
Выставление онлайн: 19 апреля 2015 г.

Проведен анализ динамики сети фазовых осцилляторов при помощи непрерывного вейвлетного преобразования. В качестве примера рассмотрена адаптивная сеть, в которой возникновение синхронной динамики приводит к усилению связи между взаимодействующими элементами. Показано, что использование вейвлетного преобразования для анализа интегральной характеристики сети позволяет эффективно детектировать изменения в топологии сети и процессы кластеризации.
  1. Valencia M., Pastor M.A., Fernandez-Seara V.A. // Phys. Rev. E. 2008. Vol. 77. N 5. P. 050 905
  2. Onnela J.P., Saramaki J., Hyvonen J. et al. // Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 2007. Vol. 104. P. 7332
  3. Stehle' J., Voirin N., Barrat A. et al. // Phys. Rev. E. 2010. Vol. 81. N 3. P. 035 101
  4. Assenza S., Gutierrez R., Gomez-Gardenes J. et al. // Scientific Rep. 2013. Vol. 1. N 99. P. 1
  5. Ulhaas P.J. // Frontiers In Neurosc. 2009. Vol. 3. P. 17
  6. Kuramoto Y. // Lect. Notes in Phys. 1975. Vol. 30. N 420
  7. Kuramoto Y. Chemical oscillations, waves and turbulence. NY: Springer-Verlag, 1984
  8. Короновский А.А., Макаров В.А., Павлов А.Н., Ситникова Е.Ю., Храмов А.Е. Вейвлеты в нейродинамике и нейрофизиологии. М.: Физматлит, 2013
  9. Smoot M., Ono K., Ruscheinski J. et al. // Bioinformatics. 2011. Vol. 27. N 3. P. 431

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.