“自组织临界控制”的版本间的差异
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| − | + | 在应用物理学中， 自组织临界控制Controlling self-organized criticality的概念是指对自组织系统能量耗散过程的控制。这种控制的目的是减少自组织系统发生能量耗散爆发(通常称为雪崩)的概率和规模。一个自组织临界系统中转变到较低的能量状态时的能量耗散对社会来说可能是代价高昂的，因为它取决于各种规模的雪崩，这些雪崩的规模通常遵循 幂律分布Power law distribution，而大规模雪崩具有伤害性和破坏性。 | |
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| − | #'' | + | #''雪崩蔓延地区网络相互依赖程度的修正：Charles D. Brummitt，Raissa M. D'Souza和 E. A. Leicht 证明了复杂网络上自组织临界系统的动力学依赖于复杂网络的连通性。他们发现，虽然有些连通性是有益的(因为它压制了系统中最大的级联) ，但过多的连通性为大型级联的发展提供了空间，并增加了系统的容量。<ref name=cajand10a>{{cite journal |
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| − | 动态修改级联故障的局部阈值；在一个电力传输网络模型中， H .霍夫曼 和 D. W. 佩顿 证明，要么随机升级线路(类似于预防性维护) ，要么将破损线路更新到到随机破损阈值，都可以抑制自组织临界性。 <ref name=hh2014> | ||
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发生电力传输和金融部门的故障级联是因为经济力量使这些系统在临界点附近运行，在那里可能发生规模不确定的雪崩。 | 发生电力传输和金融部门的故障级联是因为经济力量使这些系统在临界点附近运行，在那里可能发生规模不确定的雪崩。 | ||
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| + | *[[复杂网络 Complex network]]s | ||
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2020年12月12日 (六) 21:59的版本
在应用物理学中， 自组织临界控制Controlling self-organized criticality的概念是指对自组织系统能量耗散过程的控制。这种控制的目的是减少自组织系统发生能量耗散爆发(通常称为雪崩)的概率和规模。一个自组织临界系统中转变到较低的能量状态时的能量耗散对社会来说可能是代价高昂的，因为它取决于各种规模的雪崩，这些雪崩的规模通常遵循 幂律分布Power law distribution，而大规模雪崩具有伤害性和破坏性。 [1][2][3]
计划
已经有一些策略被提出用于处理自组织临界状态的控制问题:
可控雪崩的设计。Daniel O.Cajueiro和Roberto F.S.Andrade表明，如果系统中成熟的中小规模雪崩是靠外部触发的，那么系统的能量会以不同于大规模雪崩的方式释放出来。 [1][2][3]
- 雪崩蔓延地区网络相互依赖程度的修正：Charles D. Brummitt，Raissa M. D'Souza和 E. A. Leicht 证明了复杂网络上自组织临界系统的动力学依赖于复杂网络的连通性。他们发现，虽然有些连通性是有益的(因为它压制了系统中最大的级联) ，但过多的连通性为大型级联的发展提供了空间，并增加了系统的容量。[1][2][3]
- 自组织系统沉积工艺的改进。 Pierre-Andre Noel、Charles D. Brummitt和Raissa M. D'Souza 指出，通过改变自组织系统的自然沉积过程来调整雪崩开始的位置，有可能实现对自组织系统的控制。
- 动态修改级联故障的局部阈值；在一个电力传输网络模型中， H .霍夫曼 和 D. W. 佩顿 证明，要么随机升级线路(类似于预防性维护) ，要么将破损线路更新到到随机破损阈值，都可以抑制自组织临界性。
[5] 显然，这些策略破坏了大型临界集群的自我组织。在这里，一个临界集群是一组即将发生故障的传输线，一旦触发条件，这些传输线就会完全崩溃。
应用
在自然界或社会中发生的一些事件中，这些控制观念可能有助于避免它们:[1][2][3][6][4][5]
- 由水坝、水库或相互连接的山谷系统造成的洪水。
- 在雪山上发生的雪崩。
- 易受闪电或火柴照明影响的地区发生的森林火灾。
- 电网中发生的减载级联(断电的一种形式)。OPA模型可以用来研究不同的临界控制技术。
- 互联网交换结构中的级联故障。
- 缺血级联反应，在血液供应不足的时刻释放毒素的一系列生化反应。
- 金融系统的系统性风险。
- 核能系统中的游离。
发生电力传输和金融部门的故障级联是因为经济力量使这些系统在临界点附近运行，在那里可能发生规模不确定的雪崩。
参见
参考资料
- ↑ 1.0 1.1 1.2 1.3 D. O. Cajueiro and R. F. S. Andrade (2010). "Controlling self-organized criticality in sandpile models". Physical Review E. 81: 015102#R. arXiv:1305.6648. Bibcode:2010PhRvE..81a5102C. doi:10.1103/physreve.81.015102.
- ↑ 2.0 2.1 2.2 2.3 D. O. Cajueiro and R. F. S. Andrade (2010). "Controlling self-organized criticality in complex networks". European Physical Journal B. 77: 291–296. arXiv:1305.6656. Bibcode:2010EPJB...77..291C. doi:10.1140/epjb/e2010-00229-8.
- ↑ 3.0 3.1 3.2 3.3 D. O. Cajueiro and R. F. S. Andrade (2010). "Dynamical programming approach for controlling the directed Abelian Dhar-Ramaswamy model". Physical Review E. 82: 031108. arXiv:1305.6668. Bibcode:2010PhRvE..82c1108C. doi:10.1103/physreve.82.031108.
- ↑ 4.0 4.1 P. A. Noel, C. D. Brummitt and R. M. D'Souza (2013). "Controlling self-organized criticality on networks using models that self-organize". Physical Review Letters. 111: 078701. arXiv:1305.1877. Bibcode:2013PhRvL.111g8701N. doi:10.1103/physrevlett.111.078701. PMID 23992086.
- ↑ 5.0 5.1 H. Hoffmann and D. W. Payton (2014). "Suppressing cascades in a self-organized-critical model with non-contiguous spread of failures". Chaos, Solitons and Fractals. 67: 87–93. Bibcode:2014CSF....67...87H. doi:10.1016/j.chaos.2014.06.011.
- ↑ 引用错误：无效
<ref>标签；未给name属性为brum12的引用提供文字
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