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Spatiotemporal Input Control:Leveraging Temporal Variation in Network Dynamics

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第4期9卷 635-651页

作者： Yihan Lin Jiawei Sun Guoqi Li Gaoxi Xiao Changyun Wen Lei Deng H.Eugene Stanley the Department of Precision Instrument Tsinghua University the Department of Bio-engineering Stanford University IEEE the Institute of Automation Chinese Academy of Sciences the School of Electrical and Electronic Engineering Nanyang Technological University Department of Physics and Center for Polymer Studies Boston University

The number of available control sources is a limiting factor to many network control tasks.A lack of input sources can result in compromised controllability and/or sub-optimal network performance,as noted in engineering applications such as the smart *** mechanism can be explained by a linear timeinvariant model,where structural controllability sets a lower bound on the number of required *** by the ubiquity of time-varying topologies in the real world,we propose the strategy of spatiotemporal input control to overcome the source-related limit by exploiting temporal variation of the network *** theoretically prove that under this regime,the required number of sources can always be reduced to *** is further shown that the cost of control depends on two hyperparameters,the numbers of sources and intervals,in a trade-off *** a demonstration,we achieve controllability over a complex network resembling the nervous system of Caenorhabditis elegans using as few as 6%of the sources predicted by a static control *** example underlines the potential of utilizing topological variation in complex network control problems.

关键词： complex network complex system control theory complex system optimization temporal network time-varying system

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