关键词：复杂网络，扩散能力，全球气候网络，地球扩散能力


论文题目：Diffusion capacity of single and interconnected networks
期刊来源：Nature Communications
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-37323-0

理解网络中的扩散过程是复杂性科学中的一项重大挑战。网络的扩散潜力依赖于其拓扑结构，同时也依赖于过程和初始条件。Nature Communications 的这项研究提出了扩散能力（Diffusion Capacity）的概念，基于距离分布来衡量节点扩散信息的潜力，该距离分布考虑了测地线（geodesic）和加权最短路径以及扩散过程的动态特征。

扩散能力全面描述了扩散过程中单个节点的作用，并可以识别可能改善扩散机制的结构调整。本文还定义了互联网络的扩散容量，并引入相对增益（Relative Gain）来比较单个结构中的节点与互联网络结构中的节点的性能。文中将该方法用于根据地面气温数据构建的全球气候网络，揭示了2000年前后扩散能力的重大变化，表明地球扩散能力的丧失可能导致出现更频繁的气候灾害。

图1. 立体网络扩散能力值平均值的空间分布模式。地理点的颜色对应于通过每日地面气温数据计算的每个季节的扩散能力平均值。


图2. 不同初始条件下SIR模型的扩散能力分析。图A为小型网络示例，着重展示中心（红色）和外围（绿色）节点；图B和C展示了三种不同感染概率下，中心节点和外围节点初始感染时SIR模型的网络扩散-容量的演化；D、E分别描述了感染人数的演变。


图3. 由网络G1和网络G2组成的多层网络，通过层间权重相等的加权边相连。蓝色或红色的节点分别对应在完全耦合的多层结构中，与单层的扩散能力相比，扩散能力降低或增加的节点(A)；图B反映了G1、G2的扩散能力以及不同层间权重下的多层扩散能力；图C为层间强度较低情况下的多层扩散能力的演变。



编译｜刘志航


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