采用生成函数和纠缠交换的方法,研究了混态情况下量子小世界网络的纠缠渗流。基于理论计算 及数值模拟,分析了小世界网络归一化平均集团的大小和路径长度的关系。结果表明小世界网络在较短的 路径下具有较大的平均集团。进一步阐明了量子小世界网络具有较大的聚类特性和较短的平均距离,发现平 均集团随着保真度的增加而增大,且增大小世界网络的平均度可以降低信息传递所需的保真度。通过对混态 进行纠缠交换可提高最大纠缠态的保真度,说明纠缠交换可以优化量子小世界网络的纠缠渗流。

本文研究了小世界复杂网络中的长程量子纠缠态的制备。提出了量子纠缠渗流优化网络量子通信的方案。通过在经典纠缠渗流协议(CEP)中引入局域化的“target-swap”量子操作,形成量子纠缠渗流协议(QEP)。研究表明QEP在长程纠缠制备的效能方面明显优于CEP,通过度分布变化的分析解释了QEP具有优势的原因。

研究光诱发和静息两种状态下的脑功能网络的信息传输枢纽、网络聚合能力和信息传输的最小路径的差异性。采用小世界网络理论对脑功能网络进行建模，通过对脑功能网络连接度、簇系数和最小路径进行分析，得出光诱发状态下的信息传输重要枢纽为岛叶、后扣带回功能区；丘脑、海马两处功能网络有较大聚合能力。光诱发过程从额上回经颞中回传输到枕中回。静息状态下的信息传输重要枢纽为楔叶、舌回；中央旁小叶、颞上回脑功能网络有较大聚合能力。静息状态下的左半区最佳信息传输路径为左额上回、左颞中回、右楔叶最后到左枕中回；右脑半区的为右额上回、右前扣带回、左枕下回最后到右枕中回。光诱发状态与静息状态的最佳传输路径有明显的区别。

蛋白质功能预测是后基因时代研究的热点问题.基于相互作用的蛋白质功能预测方法目前应用比较广泛,但是当"伙伴蛋白质"(interacting partners)数目κ较小时,其预测准确率不高.从蛋白质相互作用网络入手,结合"小世界网络"特性,有效解决了κ较小时预测准确率不高的问题.对酵母(Saccharomyces cerevisiae)蛋白质的相互作用网络进行预测,当κ≤4时其预测准确率比相同条件下的GO(global optimization)方法有一定提高.实验结果表明:该方法能够有效的应用于伙伴蛋白质数目较小时的蛋白质功能预测.