从网络质量控制角度观察无标度网络

阐明了增长网络度分布概念.从网络质量控制角度直观地给出增长网络无标度的严密定义,明确网络中枢点的概念,体现无标度网络稳健而又脆弱的特点.指出Barabási和Albert等人对择优增长网络模型的分析不能体现网络中枢点的原因.考虑了节点吸引度的概率分布,提出Poisson增长择优连接网络(Poisson NPA模型),并且借助Γ分布的性质证明了Poisson NPA模型的无标度性.     

概率度量理论在分析概率论中的应用

把文献[1]中的引理推广为分析概率论中有用的极限定理，改进了文献[1]的主要结果及简化了其证明过程，并获得了一个在概率微分方程理论中有重要应用的实用概率度量空间；给出了随机线性泛函延拓定理的应用；建立了概率微分方程解的局部存在性定理．     

节点吸引度相关联的无标度竞争网络

针对WWW网络每时每刻每个网页对人们的吸引程度不同及吸引度相互关联特征,提出了吸引度依赖于时间的Poisson NPA(增长择优网络)竞争网络模型.它不仅是初始吸引度为常数的Dorgovtsev等人的无向网络模型的推广,而且刻画出了增长网络的竞争机制.通过对这个模型进行分析,获得了度分布的解析表达式,并给出了渐近线性吸引系数A与新节点边数m的关系.理论分析与数值模拟表明,这类网络的幂律指数在区间(2,m 1)内,幂律指数为3的条件是渐近线性吸引系数A为0,且|A|/m越小,度分布的理论值与模拟结果的误差越小.     

有向复杂网络的Poisson模型

考虑了节点到达过程是Poisson过程的有向复杂网络.本文研究了这类网络的瞬态度分布和稳态平均度分布.利用Poisson过程理论对这类网络进行了分析,获得了度分布的解析表达式.结果表明,虽然这类网络的稳态平均入度和稳态平均出度分布与节点的到达过程无关,但瞬态入度和出度分布依赖于节点的到达过程.     

关于记忆对人类动力学影响的讨论

通过考察Vázquez提出的人类动力学记忆模型,对Vázquez关于人类动力学记忆模型的时间间隔分布的正确性提出质疑.     

从人类动力学视角分析销售活动和订单处理

近几年关于人类行为动力学的大量研究表明,人类活动的时间间隔统计分布接近幂律分布。通过对销售行为和订单处理的时间间隔分布进行研究,表明同样具有近似幂律函数的分布。但不同类型的公司销售行为规律也不尽相同。只有通过不断的统计研究才能发现各种不同的销售行为规律。本文从人类动力学角度来分析销售的群体活动和年度订单处理,试图从中找出在RA公司的销售行为动力学规律。经研究发现销售人员的每个项目跟踪时间间隔分布和每个订单提货时间间隔分布都服从幂律分布。     

有先行者优势的确定性网络

提出了一个确定性网络模型.模型考虑了新生成节点有不同的强弱状态,用节点度刻画节点的强弱,即强节点的度比较大.通过解析计算,得到了网络的特征系数,其特点是幂律度分布、大集聚系数和幂律簇度相关性,即模型生成了一个无标度层次网络.认为网络是无标度的是由于其生成方式上的特点,越早生成的节点拥有的度越大,这与BA(Barabási-Albert)无标度网络生长方式相似.如果节点度代表了个体拥有的资源、能力及社会关系等,那么越早生成的节点度越大,恰好对应于占先策略,即先行者优势.     

基于AR(1)需求模式和固定间隔期订货点法的牛鞭效应分析

文章研究了在AR(1)终端顾客市场需求模式下,零售商与生产商组成的简单二级供应链系统,零售商采用一次移动平均法预测市场需求并采用固定间隔期订货点法的库存策略时,推导了在信息预测、信息处理及信息传递中的牛鞭效应,指出了平滑期、相关系数及提前期等因素对牛鞭效应的影响,并指出了如何减小牛鞭效应。     

基于随机服务理论的增长网络度分布计算

借鉴随机服务系统处理顾客输入过程的思想,用随机过程刻画增长网络的节点到达过程.给出了一般的随机增长网络模型,并运用随机过程理论解析分析了其稳态度分布,得出相应的无标度网络要呈现富者愈富现象需满足的条件.为解析分析增长网络的度分布提出了一种计算方法,此法避免了假设节点均匀分布进入网络所产生的缺陷.