本项目研究渗流及其相关随机系统的极限行为。一方面,对一类从二维渗流构造的离散随机网络,我们研究其不变原理即探求其在适当空时标度变换下对Brownian Web的收敛性。Brownian Web 可以理解为网络形式的"正态"随机元,它是一族交互作用布朗运动在适当拓朴下的紧化。另一方面,利用渗流的理论和方法,我们研究现实网络(real-world networks)(一类随机图过程)的极限度分布(degree distribution)的存在性,进而探求模型展现不同类型极限度分布(包括Power Law型、Exponential 型分布等)的内在决定机制,研究极限度分布可能存在的相变现象。Power Law型度分布是现实Scale-Free网络(包括Internet网络)的重要特征,其形成机制是随机网络研究领域关心的重要课题。
percolation;complex networks;large deviation;degree distribution;critical phenomenon
本项目研究渗流及相关随机系统的极限行为。通过三年的研究,我们已基本完成项目的研究任务。下面本人就项目研究所取得的学术成果作简要陈述。 项目研究主要侧重于两个方面,一,渗流系统的极限行为;二,随机复杂网络的极限度分布。在渗流的极限行为方面,我们研究了有限一维Bernoulli渗流系统的最大开串的大数律,极限分布和相关大偏差问题。完成论文Large deviation behavior for the longest head run in an IID Bernoulli sequence。该文已投Journal of Theoretical Probability, 且已经完成第二修改稿,将于近期发表。在这方面,我们还将上述结果推广到强遍历马氏链的情形,对可数状态空间上的强遍历马氏链{Xn},我们证明有限序列{Xn:0