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目前对复杂网络的研究大多集中在二元交互的网络上[1-4]。但随着社会经济的发展，现实中的很多系统往往涉及多个参与者。研究者发现，高阶结构更适合描述具有多元复杂关系的系统[5-6]，且已经认识到了高阶相互作用的重要性[7]。近年来研究者也对高阶网络的动力学进行了较为详细的研究，包括同步[8-9]、疾病传播[0-11]、社团检测[12]、合作演化[13]、级联故障[14]等。（剩余13327字）
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基于自适应的高阶网络鲁棒性分析
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