운송 네트워크는 사람, 상품 및 정보의 이동에 필수적입니다. 여기에는 도로와 고속도로에서 철도 및 공항에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. 이 네트워크의 설계 및 운영은 수년간 물리학자가 연구 한 복잡한 문제입니다.
전송 네트워크 이해의 주요 과제 중 하나는 변동의 역할입니다. 교통 혼잡, 기상 조건 및 인간 행동과 같은 다양한 소스에서 변동이 발생할 수 있습니다. 이러한 변동은 전송 네트워크의 성능에 중대한 영향을 미칠 수 있으며 네트워크가 어떻게 작동하는지 예측하기가 어려울 수 있습니다.
최근 연구에서 버클리 캘리포니아 대학교의 물리학 자들은 변동이 운송 네트워크를 형성하는 방법을 이해하는 새로운 접근법을 개발했습니다. 이 접근법은 네트워크의 장애량을 측정하는 "네트워크 엔트로피"라는 아이디어를 기반으로합니다.
연구원들은 네트워크 엔트로피가 전송 네트워크가 변동에 어떻게 반응하는지 예측하는 데 사용될 수 있음을 발견했습니다. 예를 들어, 네트워크 엔트로피가 높은 네트워크는 네트워크 엔트로피가 낮은 네트워크보다 트래픽 혼잡에 탄력적 일 가능성이 높습니다.
연구원들은 그들의 연구 결과가 전송 네트워크의 설계 및 운영에 큰 영향을 줄 수 있다고 생각합니다. 변동이 전송 네트워크를 형성하는 방법을 이해함으로써보다 탄력적이고 효율적인 네트워크를 설계 할 수 있습니다.
이 연구는 자연 물리학 저널에 발표되었습니다.
초록
운송 네트워크는 사람, 상품 및 정보의 이동에 필수적입니다. 그러나 이러한 네트워크의 설계 및 운영은 변동의 존재에 의해 종종 방해되는 복잡한 문제입니다. 교통 혼잡, 기상 조건 및 인간 행동과 같은 다양한 소스에서 변동이 발생할 수 있습니다. 이 논문에서는 변동이 전송 네트워크를 형성하는 방법을 이해하기위한 새로운 접근법을 개발합니다. 우리의 접근 방식은 네트워크의 장애량을 측정하는 "네트워크 엔트로피"라는 아이디어를 기반으로합니다. 우리는 네트워크 엔트로피를 사용하여 전송 네트워크가 변동에 어떻게 반응하는지 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 네트워크 엔트로피가 높은 네트워크는 네트워크 엔트로피가 낮은 네트워크보다 트래픽 혼잡에 탄력적 일 가능성이 높습니다. 우리의 연구 결과는 전송 네트워크의 설계 및 운영에 큰 영향을 줄 수 있습니다.
소개
운송 네트워크는 사람, 상품 및 정보의 이동에 필수적입니다. 여기에는 도로와 고속도로에서 철도 및 공항에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. 이 네트워크의 설계 및 운영은 수년간 물리학자가 연구 한 복잡한 문제입니다.
전송 네트워크 이해의 주요 과제 중 하나는 변동의 역할입니다. 교통 혼잡, 기상 조건 및 인간 행동과 같은 다양한 소스에서 변동이 발생할 수 있습니다. 이러한 변동은 전송 네트워크의 성능에 중대한 영향을 미칠 수 있으며 네트워크가 어떻게 작동하는지 예측하기가 어려울 수 있습니다.
이 논문에서는 변동이 전송 네트워크를 형성하는 방법을 이해하기위한 새로운 접근법을 개발합니다. 우리의 접근 방식은 네트워크의 장애량을 측정하는 "네트워크 엔트로피"라는 아이디어를 기반으로합니다. 우리는 네트워크 엔트로피를 사용하여 전송 네트워크가 변동에 어떻게 반응하는지 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 네트워크 엔트로피가 높은 네트워크는 네트워크 엔트로피가 낮은 네트워크보다 트래픽 혼잡에 탄력적 일 가능성이 높습니다.
네트워크 엔트로피
네트워크 엔트로피는 네트워크에서 장애의 양을 측정 한 것입니다. 네트워크를 배열 할 수있는 가능한 방법 수의 로그로 정의됩니다.
네트워크 엔트로피가 높은 네트워크는 고도로 무질서한 네트워크입니다. 이것은 네트워크를 배열 할 수있는 방법이 많이 있음을 의미합니다. 네트워크 엔트로피가 낮은 네트워크는 고도로 주문한 네트워크입니다. 이는 네트워크를 배열 할 수있는 몇 가지 가능한 방법이 있음을 의미합니다.
변동 및 네트워크 엔트로피
우리는 네트워크 엔트로피를 사용하여 변동이 전송 네트워크를 형성하는 방법을 이해할 수 있습니다. 전송 네트워크에 변동이 발생하면 네트워크가 더욱 장애가됩니다. 변동이 네트워크가 임의의 방식으로 변경되기 때문입니다. 네트워크의 변동이 많을수록 네트워크가 더 장애가됩니다.
네트워크가 무질서할수록 변동이 더 탄력적입니다. 이는 무질서한 네트워크가 더 많은 가능한 방법을 배열 할 수 있기 때문입니다. 이는 무질서한 네트워크가 네트워크의 성능을 방해하지 않고 변동을 수용 할 수있는 방법을 찾을 수 있음을 의미합니다.
