Controllability metrics, limitations and algorithms for ... · Sandro Zampieri Universita’ di...

Post on 16-Feb-2019

215 views 0 download

Transcript of Controllability metrics, limitations and algorithms for ... · Sandro Zampieri Universita’ di...

Sandro ZampieriUniversita’ di Padova

In collaboration with Fabio Pasqualetti - University of California at RiversideFrancesco Bullo - University of California at Santa Barbara

Controllability metrics, limitations and algorithms for complex networks

1

Growing Number of Applications

2

Power network Social networkBrain network

✓ Y. Y. Liu, J. J. Slotine, and A. L. Barabasi, “Controllability of complex networks,” Nature 2011. ✓ N. J. Cowan, E. J. Chastain, D. A. Vilhena, J. S. Freudenberg, and C. T. Bergstrom, “Nodal dynamics, not degree distributions, determine the structural controllability of complex networks,” PLOS ONE, 2012. ✓ G. Yan, J. Ren, Y.-C. Lai, C.-H. Lai, and B. Li, “Controlling complex networks: How much energy is needed?” Physical Review Letters, 2012. ✓ J. Sun and A. E. Motter, “Controllability transition and nonlocality in network control,” Physical Review Letters, 2013.✓ F. L. Cortesi, T. H. Summers, and J. Lygeros, “Submodularity of Energy Related Controllability Metrics,” Arxiv preprint, 2014.✓ A. Olshevsky, “Minimal Controllability Problems,” Arxiv preprint, 2014.

Problem formulation

3

���� ����� ���������

(�+ 1) = �(�) + ��(�)

��� � ������� ������ ������ ������ ������������������ ����� ���������������

� = [��1 · · · ��� ]

���

�� =

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣

0���010���0

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦

Problem formulation

4

�(�)

�(�) = �̄

\(X+ 1) = %\(X) + &Y(X)

'3286300%&-08= MW� XLI�TSWWMFMPMX]�SJ� WXVIIVMRK� XLI� WXEXI� JVSQ� XLI� MRMXMEPWXEXI \(0) = 0 XS�ER�EVFMXVEV]�½REP�WXEXI \(8) = \̄ F]�ETTP]MRK�E�WYMXEFPI�MRTYXWIUYIRGI Y(0), Y(1), . . . , Y(8− 1)�

Need of a controllability metric

5

Controlled node

��������������������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������������������������������������������� �������������������������������������������������

6

������� ������������ ����������������������������

Need of a controllability metric

7

A controllability metric

�(�)

�(�)

3RI�QIXVMG�JSV�HIWGVMFMRK�XLI�GSRXVSPPEFMPMX]�HIKVII�MW�KMZIR�F]�XLI�GSRXVSPPE�FMPMX]�+VEQMER

;8 :=8−�!

X=�

%X&&8(%8)X

-RXIVTVIXEXMSR� *SV�HVMZMRK

\(�) = � −→ \(8) = \̄

[LIVI ||\̄||� = �� [I�RIIH�ER�MRTYX Y(�), Y(�), . . . , Y(8 − �) [MXL 0� IRIVK]\̄8;−�

8 \̄�8LI�IRIVK]�XS�HVMZI�XLI�WXEXI�JVSQ�^IVS�XS�E�RSVQ�SRI�WXEXI��MR�XLI�[SVWXGEWI �MW�KMZIR�F]

)RIVK] =�

λQMR(;8)

8

A controllability metric

����� ��(��)

����� ��(��)

����� ��� �����������

�� ������� ��������� ��

�� :=�−�!

�=�

�����(��)�

���� =�

λ�(��)

����������� �������

9

A controllability metricAlternative controllability metrics

;8 :=8−�!

X=�

%X&&8(%8)X

λQMR(;8)

�Rtr(;−�

8 )

�Rln det(;8)

�Rtr(;8)

10

Few Nodes Cannot Control Symmetric Complex Networks

�������� ������� � ��������� ������������� � < µ < � ������

�(µ) := |{λ ∈ λ(�) : |λ|� ≤ µ}|

� ��

λ���(��) ≤�

µ(�− µ)µ�(µ)/�

�������

11

Few Nodes Cannot Control Symmetric Complex Networks

µ < �

�� ��������������������

λ√µ

��(λ)

1-1õ-

A

0IX

*%(λ̄) :=|{λ ∈ λ(%) : λ ≤ λ̄}|

RERH

J%(λ̄) :=H*(λ̄)Hλ̄

8LIR

R(µ) := |{λ ∈ λ(%) : |λ|� ≤ µ}| = R! √

µ

−√µJ%(λ)Hλ = A R

,IRGI� XLI� RYQFIV R(µ) X]TMGEPP]� KVS[W� PMRIEVP]� MR� XLIRIX[SVO�GEVHMREPMX] R�

λQMR(;8) ≤�

µ(�− µ)µA R

Q

12

Few Nodes Cannot Control Symmetric Complex Networks

�� ��������������������

λ√µ

��(λ)

1-1õ-

µ < �

AλQMR(;8) ≤

�µ(�− µ)

µA RQ

13

✓ For fixed number m of control nodes, the controllability degree decreases exponentially in the network cardinality n.

✓ To have a fixed controllability degree, number m of control nodes must grow linearly in the network cardinality n.

Few Nodes Cannot Control Symmetric Complex Networks

�� ��������������������

λ√µ

��(λ)

1-1õ-

µ < �

λQMR(;8) ≤�

µ(�− µ)µA R

Q

A

14

� =

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣

� � � . . . . . . � �� � � · · · · · · � �� � � · · · · · · � ����������� � �

� � �������

���������� � �

� � �������

� � � · · · · · · � �� � � · · · · · · � �

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦

λ(�) =!�+ �� cos

�+ ��#

: � = �, �, . . . , �$

Example: symmetric line graph

15

Example: symmetric line graph

λ̄λ̄

��(λ̄) ��(λ̄)

��(λ̄) = �−�πarcos

!λ̄− ���

"��(λ̄) =

�/π!�−

"λ̄−���

#�

�− �� �+ �� �− �� �+ ��

16

λ̄

��(λ̄)

√µ−√

µ

Example: symmetric line graph

A

17

Example: Symmetric random matrix

� =

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣

��� ��� . . . . . . ������ ��� · · · · · · ������

���� � �

� � ����

������� � �

� � ����

��� ��� · · · · · · ���

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦

������ � ������������� ������������ ��� ��������������������� E[���] = � ��� E[���� ] = σ�/

√��

������������������ �� �������

��(λ̄) −→ �(λ̄)

λ̄

��(λ̄)

−σ√� σ

√�

√µ−√

µ

A

18

Asymmetric Complex Networks

For asymmetric networks the situation is more complex

- For “isotropic” networks (networks with no preferential directions) it seems that the situation is the same as for symmetric networks, namely they are difficult to control.

- For “anisotropic” networks (networks with a preferential direction) it seems that few nodes can indeed control large scale networks.

19

Asymmetric Complex Networks

Consequence: If the condition number stays bounded in the network dimension, than the network remains difficult to control.

�������%WWYQI�XLI�QEXVM\ % HMEKSREPM^EFPI�ERH�PIX : ER�IMKIRZIGXSV�QEXVM\� *M\�ER]GSRWXERX � < µ < � ERH�PIX

R(µ) := |{λ ∈ λ(%) : |λ|� ≤ µ}|

8LIR

λQMR(;8) ≤ cond(:)��

µ(�− µ)µR(µ)/Q

[LIVI cond(:) = σmax(:)/σmin(:) MW�XLI�GSRHMXMSR�RYQFIV�SJ :�

20

Example: Asymmetric isotropic line graph

� :=��

⎢⎢⎢⎢⎢⎣

� �/� � � · · ·� � � � · · ·� �/� � �/� · · ·� � � � · · ·���

������

���� � �

⎥⎥⎥⎥⎥⎦.

�������� ������������������������� � �������� ���(�) = ��

λ(�) =!��+��cos

�π�+ �

, � = �, . . . , �"

������������������ �������������������������������������

λ̄

��(λ̄)

√µ−√

µ

A

21

Example: Asymmetric anisotropic line graph

� =

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣

� � � . . . . . . � �� � � · · · · · · � �� � � · · · · · · � ����������� � �

� � �������

���������� � �

� � �������

� � � · · · · · · � �� � � · · · · · · � �

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦

λ(�) =!�+ �

√�� cos

�+ ��#

: � = �, �, . . . , �$

Given a, if c is sufficiently larger than b, than this network can be controlled with finite energy by the node on the extreme regardless the network dimension.

Exploiting spatial instability

control node

22

Extension to more general graphs: controllable graphs

� =

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣

�� �� � . . . . . . � ��� �� �� · · · · · · � �� �� �� · · · · · · � ����������� � �

� � ����

������������� � �

� � ����

���� � � · · · · · · �ℓ−� �ℓ−�� � � · · · · · · �ℓ−� �ℓ

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦

control nodes

23

Extension to more general graphs

� =

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣

�� �� � . . . . . . � ��� �� �� · · · · · · � �� �� �� · · · · · · � ����������� � �

� � ����

������������� � �

� � ����

���� � � · · · · · · �ℓ−� �ℓ−�� � � · · · · · · �ℓ−� �ℓ

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦

� ���������� �� ��� �������� �� �� ������� ����������������������� ����� ������� �������������������������� ����� ��������������������������������������������������������� ��� ���

24

"�� � � � �� !���� !�����!��%� �����" �����&����� � ��� �� " � ��� �� ��� ���� �!��!

�� = �

$���� � � �!���#��!���$�!����!��� ���"���!������ ��! � �����#��!��� "���!��!

��� = �� ��� = �

$��������� �!��! � � �!�����#�����!���� "������!��������#�������� ����!��$�!� �� !�� ����$��!��!�!�����!��� ��� � ����� ��!�!������� �����!����!&����!�����!$�����!����������!�������������!��!��

� "�!� ��!�����!��� ��� � ������� ≤ ����� ��������� ���#�� ����������!����!&��!���

!���� ����!�����!$����� ����'�"�!�!�����!����

��!��� &���!������ ��!�����!��� ��� � ��� �/��

Extension to more general graphs: uncontrollable graphs

25

Controllers positioning����������������������� ��������������

����� ������������� �������� V = {�, . . . , �} ����� ���������� �� V�, . . . ,V����� ��� � ����������� ������������ �� ������ ��� ���

� =

⎢⎣�� · · · ������

������

��� · · · ��

⎥⎦ , � =

⎢⎣�� · · · ����� � �

���� · · · ��

⎥⎦ ,

�� �� ������������������ ������ ������ ���� ����� �������� � ������ ������� �����

�(�+ �) = ���(�) +∑

�∈N�

����(�) + ����(�),

�� � � ∈ {�, . . . ,�} �� N� := {� : ��� ̸= �}�

������������ �����������������������������⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩ !!

26

Controllers positioning�� ������ ��� ��������

�� ����������������� �����������������������������

�� �����������������������������������

27

Controllers positioning

�� ������ ��� ��������

�� ������� ��������

��(�) := �(�)−!

�∈N�

��� ����(�)

� ������������������� � �����������������

�(�+ �) = ���(�) + ���(�)

�� � ���� � � � ������������ ������������������� ���������������� ����������������

28

Controllers positioning������������������

Λ :=

⎢⎢⎢⎣

λ−����(��,�) �� · · · �� λ−�

���(��,�) · · · ����

���� � �

���� � · · · λ−�

���(��,�)

⎥⎥⎥⎦.

����������������

∆ :=

⎢⎢⎢⎣

� ∥���∥� · · · ∥���∥�∥���∥� � · · · ∥���∥����

���� � �

���∥���∥� ∥���∥� · · · �

⎥⎥⎥⎦.

29

Controllers positioning������� ����������������� �������� � ��������������

λ���(��) ≥(�− λ̄���)�

∥Λ∥∞∥∆∥�∞

���

λ̄��� = max{λ���(��) : � ∈ {�, . . . ,�}} < �

30

Controllers positioning

=�������� ���� ��������

��������� �������������������� ����� ��

������� ����������������� �������� � ��������������

λ���(��) ≥(�− λ̄���)�

∥Λ∥∞∥∆∥�∞

���

λ̄��� = max{λ���(��) : � ∈ {�, . . . ,�}} < �

31

Controllers positioning������� ����������������� �������� � ��������������

λ���(��) ≥(�− λ̄���)�

∥Λ∥∞∥∆∥�∞

���

λ̄��� = max{λ���(��) : � ∈ {�, . . . ,�}} < �

���� �� ����������������������

�� ����������������� ∥∆∥∞ ������������������������������������� ������������������������������� ∥Λ∥∞ ������������� ���������������������

��������������������� ����������������������������������������

=�������� ���� ��������

��������� �������������������� ����� ��

32

Examples���� ��������

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20−40

−30

−20

−10

0

N 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

−40

−30

−20

−10

0

nb

number of subsystems size of subsystems

� �������������� ������������������

� ���� ��������� �������� �� ���������� �����

33

Network partition and selection of the control nodes

�������� �������� ����� ����

������������������������� �������������������������������

�� ��������������������������������������������������������������� ���������������������������������������

34

Examples

�(��) �������������� ������������������

��(��) �� ���������� �����

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1−60

−50

−40

−30

−20

−10

0

10

n

���������������������

m

35

Examples

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1−60

−50

−40

−30

−20

−10

0

10

n

������������ ���������� ���

�(��) �������������� ������������������

��(��) �� ���������� �����

m

36

Examples

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1−60

−50

−40

−30

−20

−10

0

10

n

����� ��������������������

�(��) �������������� ������������������

��(��) �� ���������� �����

m

ConclusionsSimilar results for observability

For symmetric (isotropic) networks we need to control a fixed fraction of nodes

For anisotropic networks it is enough to control a fixed number of nodes

Random positioning works pretty well

Phase transition can be noticed (critical fraction of controlled nodes)

There are a lot of open problems:

Understanding isotropic and anisotropic networks

Controllability of random and of structured graphs

Performance of random positioning

Phase transition

Different metrics

37

Conclusions

Controllability

38

Controllability degree

Graph theory Spectral graph theory

Thank you

39