复杂网络理论和传播动力学

在自然界中，许多复杂系统都可以用复杂网络的模型进行描述。由于大型数据库的出现和计算机处理能力的提高，这种实证研究已经遍布各个科学领域。

国内外学者已就电影演员合作网、科学家著作合作网络、因特网、食物链网络、新陈代谢网、蛋白质相互作用网络、电力网等现实网络进行了深入的研究。

在复杂网络中，“节点”是系统的基本元素，“边”代表节点间的相互作用。例如，在巨型基因网络中，“节点”是蛋白质，“边”为蛋白质之间的化学相互作用；在神经系统所构成的复杂网络中，“节点”是神经细胞，“边”则是连接神经细胞的轴突。复杂网络同样出现在社会科学中，“节点”是单个的人、组织或国家，“边”就是他们之间的社会相互作用。在商业社会里，“节点”是公司，“边”代表各种商业关系。

一般认为复杂网络的复杂性主要体现在以下几个方面：

（1）结构复杂

复杂网络连接结构看上去错综复杂、极其混乱，而且网络连接结构可能是随时间变化的。此外，节点之间的连接可能具有不同的权重或方向。(www.xing528.com)

（2）节点复杂性

复杂网络中的节点可能是具有分岔和混沌等复杂非线性行为的动力系统。例如，基因网络和Josephson结构中每个节点都具有复杂的时间演化行为。而且，一个网络中可能存在多种不同类型的节点。例如，控制哺乳动物中细胞分裂的生化网络就包含各种各样的基质和酶。

（3）各种复杂性因素的相互影响

实际的复杂网络受到各种因素的影响和作用。例如，耦合神经元重复地被同时激活，那么它们之间的连接就会加强，这被认为是记忆和学习的基础。此外，各种网络之间也存在密切的联系，这使得对复杂网络的分析变得更为困难。

目前，复杂网络技术已经成为描述从技术到生物直至社会各类系统的主要方法，而且是研究系统拓扑结构的有力工具。