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Ronellenfitsch, Henrik ; Dunkel, Jörn ; Wilczek, Michael:
Optimal noise-canceling networks.
In: Physical Review Letters.
Bd. 121
(2018)
Heft 20
.
- No. 208301.
ISSN 1079-7114
DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.121.208301
Abstract
Natural and artificial networks, from the cerebral cortex to large-scale power grids, face the challenge of converting noisy inputs into robust signals. The input fluctuations often exhibit complex yet statistically reproducible correlations that reflect underlying internal or environmental processes such as synaptic noise or atmospheric turbulence. This raises the practically and biophysically relevant question of whether and how noise filtering can be hard wired directly into a network’s architecture. By considering generic phase oscillator arrays under cost constraints, we explore here analytically and numerically the design, efficiency, and topology of noise-canceling networks. Specifically, we find that when the input fluctuations become more correlated in space or time, optimal network architectures become sparser and more hierarchically organized, resembling the vasculature in plants or animals. More broadly, our results provide concrete guiding principles for designing more robust and efficient power grids and sensor networks.
Weitere Angaben
| Publikationsform: | Artikel in einer Zeitschrift |
|---|---|
| Begutachteter Beitrag: | Ja |
| Institutionen der Universität: | Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Physikalisches Institut > Lehrstuhl Theoretische Physik I > Lehrstuhl für Theoretische Physik I - Univ.-Prof. Dr. Michael Wilczek Profilfelder > Advanced Fields > Nichtlineare Dynamik Fakultäten Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Physikalisches Institut Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Physikalisches Institut > Lehrstuhl Theoretische Physik I Profilfelder Profilfelder > Advanced Fields |
| Titel an der UBT entstanden: | Nein |
| Themengebiete aus DDC: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik |
| Eingestellt am: | 23 Feb 2022 08:34 |
| Letzte Änderung: | 23 Feb 2022 08:34 |
| URI: | https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/67567 |