【源码】基于Python和Kuramoto模型的无标度网络同步检测系统

项目简介

本项目致力于复现两篇关于Kuramoto振荡器在无标度网络中同步行为的论文模型。借助数值模拟与理论分析，探究不同规模的Barabasi - Albert（BA）网络中临界耦合强度的存在性，以及其与有限尺度效应的关系。项目运用Kuramoto库开展模型积分，通过Python实现网络构建、模型模拟与结果分析。

项目的主要特性和功能

1. 模型复现：复现了[2004epl]和[2004pre]两篇论文里的Kuramoto模型，采用BA模型构建节点规模为500、1000和2000的无标度网络。
2. 数值模拟：逐步增加耦合强度，利用数值积分方法求解Kuramoto模型，计算系统的同步程度（r_mean），观察序参量随耦合强度的变化情况。
3. 数据分析：分析不同耦合强度下r_mean的变化，确定系统达到同步的临界耦合强度，将其与理论值进行对比，探讨临界值的存在性及有限尺度效应的影响。
4. 结果可视化：使用Matplotlib库绘制模拟结果，直观呈现同步行为的变化趋势。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.x，并安装必要的Python库： bash pip install numpy networkx matplotlib powerlaw scipy

下载源码

从相应位置下载本项目的源码文件。

运行模拟

打开终端或命令行，导航到项目目录，运行以下命令启动模拟： bash python Model1_ScaleFreeNetworks.py python Model2_RandomOscillatorNetwork.py

查看结果

模拟结果会保存在OutcomeData文件夹中，文件名为model1_output_xxx.txt和model2_output_xxx.txt。使用以下脚本生成可视化图表： bash python VisulizationForModel1.py python VisualizationForModel2.py

分析与讨论

查看生成的图表，分析不同网络规模下的同步行为，对比模拟结果与理论值，讨论临界耦合强度的存在性及有限尺度效应的影响。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】