DOI: 10.17586/2226-1494-2016-16-6-1141-1144


УДК51–77::[[336.71+336.02]:336.051]

ВЛИЯНИЕ ТОПОЛОГИЧЕСКОЙ СТРУКТУРЫ НА ДИНАМИКУ ТЕМПОРАЛЬНОЙ СЕТИ

Гулева В.Ю., Амуда А.Б., Боченина К.О., Слоот П.М.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Гулева В.Ю., Амуда А.Б., Боченина К.О., Слоот П.М.А. Влияние топологической структуры на динамику темпоральной сети // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 6. С. 1141–1144. doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-6-1141-1144

Аннотация

Изучено влияние начальной топологии графа на динамику темпоральной сети. Приведен пример сети рынка межбанковских кредитов. Модель рынка межбанковских кредитов представлена графом, в узлах которого лежат банки, а на ребрах – межбанковские кредиты. Динамические процессы на темпоральной сети обусловлены изменением состояний узлов и заключены в удалении узлов, в возникновении, удалении или перевязке ребер, что модифицирует состояния узлов, инициируя дальнейшую динамику. Алгоритм модификации сети в течение эволюции принят неизмененным. Приведены параметры генеративных моделей малого мира, случайных и масштабно-инвариантных графов, соответствующие различным результатам моделирования эволюции системы при фиксированных алгоритмах модификации. Показано влияние параметров генеративных моделей на динамику эволюции топологии. Полученный результат позволяет оценить время до достижения состояния с нестабильной топологией, а также оптимальную топологию для перехода в стабильное состояние при заданных  алгоритмах модификации.


Ключевые слова: комплексные сети, темпоральный граф, топология графа, сложные системы, банковская система, эволюция системы, моделирование

Благодарности. Статья подготовлена по результатам работы, выполненной при поддержке Российского научного фонда (соглашение № 14–21–00137 от 15.08.2014 г.)

Список литературы

1. Roukny T., Bersini H., Pirotte H., Caldarelli G., Basttiston S. Default cascades in complex networks: topology and systemic risk // Scientific Reports. 2013. V. 3. Art. 2759.
doi: 10.1038/srep02759
2. May R.M., Arinaminpathy N. Systemic risk: the dynamics of model banking systems // Journal of the Royal Society Interface. 2010. V. 7. N 46. P. 823–838. doi: 10.1098/rsif.2009.0359
3. Purica I. Nonlinear Dynamics of Finantial Crises: How to Predict Discontinuous Decisions. NY: Academic Press, 2015. 124 p.
4. Montagna M., Kok C. Multi-layered interbank model for assessing systemic risk. Kiel Working Paper, 2013. N 1873.
5. Guleva V.Y. The combination of topology and nodes’ states dynamics as an early-warning signal of critical transition in a banking network model // Procedia Computer Science. 2016. V. 80. P. 1755–1764. doi: 10.1016/j.procs.2016.05.436
6. Ye C., Torsello A., Wilson R.C., Hancock E.R. Thermodynamics of time evolving networks // Lecture Notes in Computer Science. 2015. V. 9069. P. 315–324. doi: 10.1007/978-3-319-18224-7_31
7. Mohar B. The Laplacian spectrum of graphs / In: Graph Theory, Combinatorics, and Applications. Wiley, 1991. V. 2. P. 871–898.
8. Chung F.R.K., Lu L. Complex Graphs and Networks. Providence: American Mathematical Society, 2006. V. 107. 264 p.
 



Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2019 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика