【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于鲁棒性分析，尤其涉及一种多层高阶网络网络规模与鲁棒性分析方法及系统。
技术介绍
1、在现实世界中，大多数网络通过复杂的依赖关系连接并相互依存，形成了一个复杂而庞大的网络系统。在这个网络系统中，每个单独的网络都是一个节点，许多节点通过复杂的依赖关系相互连接，形成了一个多层相互依赖网络，也被称为network ofnetworks(non)。其复杂性和相关性对现代社会的运行和发展产生了深远的影响。例如，能源系统的稳定性取决于交通运输系统的运行，而通信系统的可靠性也对能源系统产生重大影响。因此，对多层依赖网络进行深入分析可以帮助本专利技术更好地制定应对策略，并采取相应措施来提高网络的稳定性和容错能力。
2、在网络科学中，图被广泛应用来表示网络结构，其中节点代表网络中的个体，边代表个体之间的交互关系。然而，传统的简单图结构过于简单，往往难以表达网络中更复杂的高阶互动模式。为了更好地描述复杂网络中的高阶交互现象，研究人员逐渐引入了高阶结构的概念，其中单纯复形作为一种重要的数学工具被广泛应用。单纯复形通过引入更高维的"面"...
【技术保护点】
1.一种多层高阶网络网络规模与鲁棒性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，多层高阶网络构建步骤进一步包括使用单纯形构造模型来捕获网络中的高阶结构，其中三角形的平均度，即属于三角形的节点占整个网络节点的比例，定义为三角形的密度。在此基础上，构建多个网络，并在不同网络之间构建依赖关系以形成不同结构的多层网络模型。
3.如权利要求1或2任一项所述的方法，其特征在于，网络间依赖关系的构建包括通过生成一个长度为N的向量容器，并利用随机函数对容器内赋值1、2、......N，以此构建出两个相互依赖网络中节点的依赖链接...
【技术特征摘要】
1.一种多层高阶网络网络规模与鲁棒性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，多层高阶网络构建步骤进一步包括使用单纯形构造模型来捕获网络中的高阶结构，其中三角形的平均度，即属于三角形的节点占整个网络节点的比例，定义为三角形的密度。在此基础上，构建多个网络，并在不同网络之间构建依赖关系以形成不同结构的多层网络模型。
3.如权利要求1或2任一项所述的方法，其特征在于，网络间依赖关系的构建包括通过生成一个长度为n的向量容器，并利用随机函数对容器内赋值1、2、......n，以此构建出两个相互依赖网络中节点的依赖链接。在容器中随机选择若干节点赋值为-1，表示这些节点无链接，通过对每个网络重复该操作来建立网络间的依赖关系。
4.如权利要求1所述的多层高阶网络网络规模与鲁棒性分析方法，其特征在于，最大连通子图，是多层网络中某一个网络的最大的连通部分，可以被看作是网络的一个有效的组成部分，其大小可以衡量网络的鲁棒性，最大连通子图是通过深度优先遍历算法或者广度优先遍历算法计算找出的。
5.如权利要求1所述的多层高阶网络网络规模与鲁棒性分析方法，其特征在于，网络中的每个节点都有一个由联合度分布pi(s.t)生成的联合度序列{si,ti}，其中si表示节点i的边存根数，ti表示节点i的三角形存根数；当一个节点的故障时会导致同一单...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭浩，赵逸凡，张波，赵丹丹，钟鸣，韩建民，
申请(专利权)人：浙江师范大学，
类型：发明
国别省市：
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