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Universität Potsdam

Nonlinear dynamics in complex networks and modeling human dynamics

Abstract

dc:description.abstract

Durch große Datenmengen können die Forscher die Eigenschaften komplexer Systeme untersuchen, z.B. komplexe Netzwerk und die Dynamik des menschlichen Verhaltens. Eine große Anzahl an Systemen werden als große und komplexe Netzwerke dargestellt, z.B. das Internet, Stromnetze, Wirtschaftssysteme. Immer mehr Forscher haben großes Interesse an der Dynamik des komplexen Netzwerks. Diese Arbeit besteht aus den folgenden drei Teilen. Der erste Teil ist ein einfacher dynamischer Optimierungs-Kopplungs-Mechanismus, aber sehr wirksam. Durch den Mechanismus kann synchronisation in komplexen Netzwerken mit und ohne Zeitverzögerung realisiert, und die Fähigkeit der Synchronisation von small-world und scale-free Netze verbessert werden. Im zweiten Teil geht um die Verstärkung der Robustheit der scale-free Netze im Zusammenhang mit der Gemeinden-Struktur. Einige Reaktionsmuster und topologische Gemeinden sind einheitlich. Die Ergebnisse zeigen einen neuen Aspekt der Beziehung zwischen den Funktionen und der Netzwerk-Topologie von komplexen Netzwerken. Im dritten Teil welche eine wichtige Rolle in komplexen Netzwerken spielt, wird die Verhaltens-Dynamik der menschliche Mitteilung durch Daten- und Modellanalysierung erforscht, dann entsteht ein neues Mitteilungsmodell. Mit Hilfe von einem Interaktion priority-Queue Model kann das neue Modell erklärt werden. Mit Hilfe des Models können viele praktische Interaktions-Systeme erklärt werden, z.B. E-Mail und Briefe (oder Post). Mit Hilfe meiner Untersuchung kann man menschliches Verhalten auf der Individuums- und Netzwerkebene neu kennenlernen. Im vierter Teil kann ich nachweisen, dass menschliches Kommentar-Verhalten in on-line Sozialsystemen, eine andere Art der Interaktionsdynamik von Mensch non-Poisson ist und dieses am Modell erklären. Mit Hilfe der non-Poisson Prozesse kann man das persönliche Anziehungskraft-Modell besser verstehen. Die Ergebnisse sind hilfreich zum Kennenlernen des Musters des menschlichen Verhaltens in on-line Gesellschaften und der Entwicklung von öffentlicher Meinung nicht nur in der virtuellen Gesellschaftn sondern auch in der Realgesellschaft. Am Ende geht es um eine Prognose von menschlicher Dynamik und komplexen Netzwerken.

Degree

thesis:*
Level thesis:degree_level
thesis.doctoral
Grantor dc:publisher
Universität Potsdam
Year
2010

Author and committee

dc:creator, dc:contributor.*
Author dc:creator
  • Wu, Ye
Contributors dc:contributor
  • Kurths, Jürgen

Subjects

dc:subject × 4

Rights

dc:rights
Statement dc:rights
  • Keine öffentliche Lizenz: Unter Urheberrechtsschutz

Identifiers

dc:identifier.*
OAI identifier oai:identifier
oai:kobv.de-opus4-uni-potsdam:4540

Chain of custody

source
Harvested from
Universität Potsdam - Diss
Base URL
publishup.uni-potsdam.de/opus4-ubp/oai
Last updated
2026-07-24
Source record
OAI-PMH GetRecord
citation

Wu, Ye. Nonlinear dynamics in complex networks and modeling human dynamics. thesis.doctoral thesis, Universität Potsdam, 2010. https://publishup.uni-potsdam.de/frontdoor/index/index/docId/4540