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原创 集智编辑部 集智俱乐部

关键词：动力系统，复杂网络，Koopman算子，谱性质分析

论文题目：Dynamical systems and complex networks: a Koopman operator perspective

论文地址：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2632-072X/ad9e60

期刊名称：Journal of Physics: Complexity

Koopman算子是一种无限维的线性算子，能够描述高度非线性的动力学系统，基于它的谱性质，可以提取系统的全局动态特性。这种方法尤其适用于在没有详细数学模型的情况下，通过数据揭示系统的内在规律。近年来，随着大数据集的可用性和机器学习算法的发展，Koopman算子成为了分析复杂动态系统的重要工具，尤其是在非线性系统和复杂网络的研究中展现出其巨大的潜力。近期发表在Journal of Physics: Complexity的一篇综述通过回顾Koopman算子及其相关理论，探索了它如何被应用于不同领域的动态系统和复杂网络的分析，展示了这一方法在现代物理、计算机科学及其他多个领域的广泛应用。

文章首先回顾了Koopman算子的基本理论，并介绍了其在分子动力学、流体动力学、气候科学、量子物理、混沌动力学等领域中的应用。在这些领域，Koopman算子帮助研究人员揭示了系统的慢过程、共性结构和重要的动力学特征。

除了传统的动态系统分析，Koopman算子还被用来分析复杂网络，特别是在图论和谱聚类中具有重要作用。文章展示了Koopman算子如何与图拉普拉斯算子（Graph Laplacian）联系起来，通过谱分析揭示图中的集群结构。具体来说，在图的随机游走过程中，Koopman算子能够识别图中弱耦合的集群，这些集群通常对应于动力学系统中的亚稳态。例如，在分子动力学中，Koopman算子可以用来检测蛋白质的折叠过程，这些过程通常表现为系统在多个亚稳态之间的过渡。在这种情况下，Koopman算子的谱特性帮助我们识别这些亚稳态，并揭示它们之间的转移行为。

文章进一步探讨了如何利用Koopman算子的谱性质分析动态系统的稳定性和行为。通过对Koopman算子和其伴随算子的谱分析，研究者可以识别系统中的慢时间尺度和主导的动力学模式。这些谱特征不仅能反映系统的稳定性，还可以揭示与转移概率密切相关的集群结构。

在非可逆动态系统中，由于Koopman算子的特征值通常是复数，传统方法在识别慢演化的时空模式和集群时可能失效。为了解决这个问题，文章提出了一种新的方法——前后向算子（Forward-Backward Operators），该方法能够为非可逆系统提供有效的集群分析工具。通过对这些算子的分析，研究人员能够识别和追踪系统中的“一致集”（coherent sets），这些集表示在动力学过程中仅会缓慢散布的区域。

尽管Koopman算子已经在多个领域取得了成功的应用，文章也指出，未来的研究仍然面临诸多挑战。例如，在时间演化图和非均匀图中的动态系统分析，如何处理图结构的变化和时间依赖性，仍然是一个亟待解决的问题。此外，如何将Koopman算子方法推广到更加复杂的系统，如超图或单纯复形（simplicial complexes），也是未来的一个重要研究方向。

Koopman算子的引入为复杂动态系统和网络的研究提供了全新视角。通过结合数学和数据科学，它不仅帮助研究人员深入理解物理、化学和生物系统的动力学特性，还为复杂网络中的集群发现和图的动态分析提供了强大的工具。随着技术的不断发展，Koopman算子在多个学科领域的应用前景将更加广阔，并推动科学研究向新的方向发展。

图 2. (a) 四重势能和两个短期轨迹：图中的四重势能表示一个具有四个局部极小值的势能函数，系统的起始位置分别位于左下和右上的两个阱中。从这些位置出发，显示了两个短期轨迹。轨迹展示了系统如何在这两个阱内进行短暂的运动。(b) 一个长时间的随机微分方程模拟：这一部分展示了一个长时间的模拟结果，模拟的是一个随机微分方程的动力学。系统表现出亚稳态行为，即系统通常会在某个井中停留相对较长的时间，然后才会跨越能量障碍，跳跃到另一个阱中。

图 3. (a) 基于四重势阱问题的四个弱耦合簇的无向图。较深色的边具有较大的边权。(b)在图上随机游走，以节点的位置作为坐标。这个过程是亚稳态的，即随机游走在移动到另一个集群之前通常会在一个集群中花费很长时间。

图 4. (a) 四重势能和相应的漂移项；(b) 结果的无向图；(c) 域分解成四个亚稳定集；(d) 图聚类成四个弱耦合簇；(e)–(h) 与随机微分方程相关的Koopman算子的主特征函数。

图 5. (a) 四重势能和非可逆过程的漂移项（c = 2）；(b) 结果的有向图；(c) 域的分解成四个相干集；(d) 图的聚类成四个弱耦合簇；(e)–(h) 前后向算子的主特征函数。

原标题：《前沿进展：Koopman算子视角看动力系统和复杂网络》

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