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复杂网络是研究复杂系统的重要方法。本文基于复杂网络理论，具体研究了三个方面的工作：一是一维距离相关网络上的Ising模型相变；二是网络上的意识流(opinion)演化；三是网络上的粒子传输动力学的微观统计性质。
1.关于一维距离相关网络上的18ing模型相变方面的工作：
针对复杂网络中的长程连接，我们研究了在一维环上以概率θ(ι)αι-m添加的长程连接随m值的变化对Ising模型相变性质的影响。这里长程连接以概率θ(ι)αι-m在拓扑距离为ι(ι>1)的节点之间添加，m值的变化会改变长程连接的分布位置，进而改变网络的全局关联性质。通过Monte Carlo模拟和对模型的Binder累积量UN、磁化率x比热Cv和序参量M进行有限尺度标度分析，我们指出，一维距离相关网络上的Ising模型在0
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