报告题目：网络节点组重要性的新指标—删后矩阵最小特征值
主 讲 人：陆君安
单 位：武汉大学
时 间：8月27日15:30
腾 讯 ID：984 758 484
摘 要：
如何判定节点（组）的重要性，这是复杂网络研究中的一个基本问题。人们对单个节点的重要性排序有不少方法，譬如节点的度、中心度(K-shell)、介数(betweenness）、Google PageRank，等等，但是对于多个节点的节点组如何比较其重要性，目前还没有现成方法。节点组的重要性并非是单个节点重要性排序的直接推广，最近我们提出一种网络节点组重要性的新指标--删后矩阵最小特征值，从复杂动态网络动力学模型出发，论证了它可以作为网络节点组重要性指标，矩阵的删后矩阵最小特征值越大对应的节点组越重要。对于较大规模网络要枚举地计算所有可能的删后矩阵最小特征值，则是NP-hard问题，为此我们提出一种筛选算法，大大减小了计算量。本报告提供一些实际例子说明本算法计算的可行性。我们相信，网络节点组重要性这一指标及其算法在社会网络、生物网络、工程问题中有着广泛的背景和应用前景。
简 介：
陆君安，武汉大学数学与统计学院二级教授、博士生导师。研究方向：复杂网络同步、控制和识别、多层网络、非线性动力学、混沌及应用数学相关领域，发表学术论文250余篇，著作4部，H指数47，2014至2020年入选爱思唯尔(Elsevier)中国高被引学者榜（数学类）。曾获2008和2016年度国家自然科学二等奖、2007年度教育部自然科学一等奖、2013年度和2006年度湖北省自然科学一等奖和二等奖。
