Small-world topology of functional connectivity in randomly connected dynamical systems

拓扑(电路) 动力系统理论 计算机科学 网络拓扑 数学 物理 组合数学 计算机网络 量子力学
作者
Jaroslav Hlinka,David Hartman,Milan Paluš
出处
期刊:Chaos [American Institute of Physics]
卷期号:22 (3) 被引量:42
标识
DOI:10.1063/1.4732541
摘要

Characterization of real-world complex systems increasingly involves the study of their topological structure using graph theory. Among global network properties, small-world property, consisting in existence of relatively short paths together with high clustering of the network, is one of the most discussed and studied. When dealing with coupled dynamical systems, links among units of the system are commonly quantified by a measure of pairwise statistical dependence of observed time series (functional connectivity). We argue that the functional connectivity approach leads to upwardly biased estimates of small-world characteristics (with respect to commonly used random graph models) due to partial transitivity of the accepted functional connectivity measures such as the correlation coefficient. In particular, this may lead to observation of small-world characteristics in connectivity graphs estimated from generic randomly connected dynamical systems. The ubiquity and robustness of the phenomenon are documented by an extensive parameter study of its manifestation in a multivariate linear autoregressive process, with discussion of the potential relevance for nonlinear processes and measures.
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