Reviving a failed network through microscopic interventions

拓扑(电路) 物理 网络拓扑 节点(物理) 国家(计算机科学) 复杂系统 复杂网络 颠倒 分布式计算 计算机科学 计算机网络 算法 人工智能 数学 工程类 组合数学 万维网 汽车工程 量子力学
作者
Hillel Sanhedrai,Jianxi Gao,Amir Bashan,Moshe Schwartz,Shlomo Havlin,Baruch Barzel
出处
期刊:Nature Physics [Springer Nature]
卷期号:18 (3): 338-349 被引量:40
标识
DOI:10.1038/s41567-021-01474-y
摘要

From mass extinction to cell death, complex networked systems often exhibit abrupt dynamic transitions between desirable and undesirable states. These transitions are often caused by topological perturbations (such as node or link removal, or decreasing link strengths). The problem is that reversing the topological damage, namely, retrieving lost nodes or links or reinforcing weakened interactions, does not guarantee spontaneous recovery to the desired functional state. Indeed, many of the relevant systems exhibit a hysteresis phenomenon, remaining in the dysfunctional state, despite reconstructing their damaged topology. To address this challenge, we develop a two-step recovery scheme: first, topological reconstruction to the point where the system can be revived and then dynamic interventions to reignite the system’s lost functionality. By applying this method to a range of nonlinear network dynamics, we identify the recoverable phase of a complex system, a state in which the system can be reignited by microscopic interventions, for instance, controlling just a single node. Mapping the boundaries of this dynamical phase, we obtain guidelines for our two-step recovery. Perturbations and disturbances can bring complex networks into undesirable states in which global functionality is suppressed. Now, a recovery scheme explains how to revive a damaged network by controlling only a small number of nodes.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
Rainielove0215完成签到,获得积分0
1秒前
zz完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
kyle完成签到,获得积分10
4秒前
感性的凉面完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
请叫我风吹麦浪应助末岛采纳,获得10
5秒前
Aprial发布了新的文献求助30
5秒前
dd发布了新的文献求助10
5秒前
传奇3应助科研小菜鸟采纳,获得10
5秒前
在水一方应助惠惠采纳,获得10
6秒前
7秒前
冷艳贵公子王少完成签到 ,获得积分10
7秒前
KatzeBaliey完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
zz发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
Twikky发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
小马甲应助芒果采纳,获得10
10秒前
10秒前
心想事成完成签到,获得积分10
12秒前
隐形曼青应助噔噔噔噔采纳,获得10
12秒前
wei发布了新的文献求助10
12秒前
Nature完成签到,获得积分10
12秒前
樱桃苏打水完成签到,获得积分10
13秒前
zhui发布了新的文献求助10
13秒前
金色热浪发布了新的文献求助10
13秒前
pinging应助讲你ing采纳,获得10
15秒前
小九完成签到 ,获得积分10
16秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
ivy应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
pluto应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
喵酱完成签到,获得积分10
18秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527884
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108006
关于积分的说明 9287444
捐赠科研通 2805757
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540033
邀请新用户注册赠送积分活动 716904
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709794