题目：复杂网络上极端事件发生机制研究

       近些年来，极端事件已经在科学和技术等各个领域得到广泛的研究。极端事件是指在一段时间内，某些元素大量积聚，超过了系统设定的域值，从而导致系统崩溃。极端事件之所以引起公众和科学的关注，主要因为极端事件的突发性、规模性以及灾难性。深入理解极端事件的发生机制，以及如何使人类免受极端事件影响，尤其是在技术、经济、生态以及社会全球化的背景之下，成为热点科研话题。研究极端事件的动态行为，从而预测极端事件的发生以及它将会带来的影响。

      复杂网络的研究由单纯的拓扑结构研究发展为动力学过程与功能特性的研究，以及三方面在随机的演化过程中呈现出多样性的交互影响和协同作用。随着研究的深入，人们发现虽然世界网络有着不同的形态，但是普遍展现出惊人的相似，包括结构方面的小世界性、无标度、聚类等特性。网络上的动态过程的研究在近期得到深入和广泛的讨论，渗流理论、传染病模型以及随机游走等经典动态过程与复杂网络理论结合，得到众多有意义的有实际指导价值的结论，帮助人们更好理解世界的运作机制，并有效的预测和管理基于网络的事件。

       本文主要讨论复杂网络上的极端事件以及其发生机制。论文将定义复杂网络上的极端事件，看做网络上的动态过程，从而用复杂网络的理论方法进行讨论，采用随机游走等方法进行分析。论文研究不同的随机游走策略对极端事件结果的影响：基于不同的随机游走策略，制定游走规则，进而分析极端事件的规模、发生概率等结果。为使研究成果与实际相结合，本文首次引入适应性策略调整随机游走策略。将适应性与随机游走过程相结合，使得随机游走粒子能够根据t时刻的局部网络结构以及实时动态进行不断调整。