弦论作为量子引力最有希望的候选者,对于某些BPS和近BPS黑洞的贝肯斯坦-霍金熵的微观起源给出令人满意的回答。对于一般大小的黑洞,其微观态数量巨大,且态之间有复杂的跃迁关系。网络是研究这种复杂系统动力学的有力工具。在我们的D1-D5黑洞微观态网络模型中,网络节点代表D1-D5黑洞微观态。如果两个微观态允许跃迁,则相应节点相连接且网络的邻接矩阵元设为1,否则相应节点不连接且邻接矩阵元设为0.我们通过研究邻接矩阵本征谱的行为,发现D1-D5黑洞微观态网络存在社团结构。黑洞的混沌性质是近年理论物理研究的热门领域。目前大量工作通过考察Out-of-Time-Order-Correlators行为来鉴别黑洞的混沌特征,因此OTOCs被认为是量子混沌特征的一种“探针”.而我们采用量子混沌研究中另一种重要的方法——通过研究量子体系能谱的统计行为来判断其相应经典系统动力学是混沌还是可积的。根据著名的Bohigas-Giannoni-Schmit猜想,一个时间反演对称的量子系统,如果其能谱的Nearest-Neighbor Spacing Distribution满足随机矩阵理论中高斯正交系综的统计分布,则说明该量子系统对应的经典系统是混沌的。我们的网络不仅能反映D1-D5黑洞微观态节点的连接情况,而且可用于研究其动力学特征。网络理论中,拉普拉斯矩阵是描述网络动力学的特征量。当我们考虑网络上的扩散过程,拉普拉斯矩阵可看作是热扩散方程中拉普拉斯算子在网络情形下的对应,这一矩阵蕴含网络动力学信息。在网络的连续时间量子随机行走研究中,网络节点是系统的量子态,在本文就是D1-D5黑洞微观态,网络的拉普拉斯矩阵与量子体系哈密顿量成正比。因此,如果得到网络的拉普拉斯矩阵本征谱,我们就得到D1-D5黑洞这一量子系统的能谱。我们发现,D1-D5黑洞微观态网络的拉普拉斯矩阵满足随机矩阵高斯正交系综的能谱统计。这表明D1-D5黑洞微观态动力学具有混沌特征。我们的另一个重要结果是,该网络拉普拉斯矩阵的最小非零本征值倒数τ_*(刻画网络上扩散快慢的一个特征时间),正比于D1-D5黑洞熵。L.Susskind与Y.Sekino猜测,黑洞是自然界最快速的scramblers,其scrambling时间τ正比于黑洞熵的对数log S.这一性质被认为与黑洞的混沌有密切关系。我们的网络方法告诉我们D1-D5黑洞微观态动力学具有混沌特征,因此我们猜测,τ_*∝S这一结果可能与黑洞的混沌性质相关。并且如果fast scramblers猜想是正确的话,那么应该有τ∝logτ_*,显然两个特征时间这一关系背后的物理含义值得进一步研究。