报告题目：复杂网络结构中心性——Fiedler向量排序法
报告人：周进 教授
报告人单位：武汉大学
报告人摘要：在复杂网络的二元交互结构中，点、边与圈承载着关键作用，其中心性及排序方式在工程、生物、经济领域备受瞩目，却很少出现既简洁又高效的量化方法。本报告将每条边对网络整体动力学的贡献进行了精确量化，适用于所有有向网络和无向网络。量化方法仅需网络的左右Fiedler向量，即可解析每条边的贡献值和贡献率。进一步发现，网络Fiedler值恰好是所有边动力学贡献值之和。该方法结合扰动机制，简化后用于无向网络中点及圈的重要性排序，从而提出对于复杂网络点、边、圈、高阶交互等结构中心性的Fiedler向量排序法。通过牵制控制检验了排序效果，证实其简洁高效的特性。对于有向圈，通过流图方法计算网络Laplacian矩阵特征谱，揭示有向圈最小入度决定网络动力学，有向圈抑制网络动力学。报告深入探讨复杂网络中点、有向边与无向边、有向圈与无向圈的中心性相关问题，精进我们对网络结构与动力学相互关系的理解。报告的研究成果为实际应用如网络优化、故障诊断、结构识别等提供创新视角和方法。
个人简历：周进，武汉大学数学与统计学院教授，博士生导师。研究方向：复杂网络、高阶网络、多层网络、同步与控制、拓扑识别、混沌与分岔、非线性系统等等。曾获国家自然科学二等奖，湖北省自然科学一等奖，教育部自然科学一等奖，获全国优秀博士论文提名及湖北省优秀博士论文。共发表学术论文64篇，其中第一作者/独立通讯作者论文58篇，全部为SCI或EI收录，包括物理学顶刊Physical Review Letters, 控制学三大顶刊IEEE Transactions on Automatic Control (长文和短文)、Automatica及SIAM Journal on Control and Optimization。所发表论文被国内国际引用总计2953次。