Slowing down of linear consensus dynamics on temporal networks: some theoretical extensions**We acknowledge financial support provided by CREST, JST, Volk-swagenStiftung, and MINECO (Spain) and FEDER (EU) through the MODASS project (No. FIS2011-24785).

2015

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.ifacol.2015.11.034
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The conditions for synchronization (equivalently, consensus) in linear and nonlinear switching dynamical systems have been extensively studied. In a previous study, we examined the speed of convergence of linear dynamical systems on switching networks in which each snapshot network defining interaction between dynamical elements is a network Laplacian. We showed that temporal dynamics (i.e., switching) of networks slowed down synchronization processes as compared to the case of aggregate dynamics, i.e., synchronization dynamics occurring on the corresponding static network obtained by the aggregation of the temporal network over time. Here we theoretically extend the results in two ways. First, we derive the conditions imposed on the interaction matrices under which the analytical slowing-down results hold true. The condition turns out to be essentially the same as that for the optimal network, which is known as the condition for the fastest local convergence of nonlinear dynamics on networks. Second, we examine the effect of correlation between different snapshots; in actual temporal networks, the same contact tends to be used consecutively in time. We argue that such temporal correlation further slows down temporal dynamics.