2022级硕士研究生杨丹在中科院SCI数学大类2区期刊《Chaos》发表了题为“Identifying the switching topology of dynamical networks based on adaptive synchronization” 的研究论文。其导师李科赞教授为第一作者，武汉大学周进教授为通讯作者。

切换拓扑（switching topology）是复杂动态网络中的一个普遍特征，对其演化和功能产生重大影响。然而，以往对网络拓扑识别的研究大多集中在具有固定拓扑结构的网络上。因此，网络切换拓扑的识别问题亟待解决。本文提出了一种通用的基于同步的动态网络切换拓扑识别方法。该方法采用了具有切换更新律的切换拓扑观测器，无论快速切换还是慢切换，都能有效地跟踪切换拓扑。这项工作填补了基于自适应同步的动态网络时变拓扑识别研究的空白，为识别更一般的时变结构提供了一个全新的视角。

该成果发表于中科院SCI数学大类2区期刊Chaos，它创刊于1991年，主要刊发非线性动力学和复杂系统方面的研究成果，为复杂网络科学领域的国际权威刊物。Chaos由美国物理联合会（American Institute of Physics）出版，当前影响因子为2.9。