介绍


我们可以把网络模型分为两类:依赖于一个背景空间的网络,例如随机几何图;与不依赖背景空间的网络,例如优先链接。小世界网络则是两者的结合:在一个圈结构上加入随机扰动,在全局上重新布局链接。


在不依赖于背景空间的网络里,人们一般把网络的生长称为“动力学”(dynamics),动力学之所以有意思,是因为回答了这样的问题:系统如何从看似trivial的假设(例如优先链接)中涌现出Non-trivial的结构属性来(例如power-law distribution)。在依赖于背景空间的网络里,网络可以看做一种离散的抽样,其结构属性基本为背景空间的几何性质(Geometry)决定。


随着网络科学的发展,人们渐渐领悟到,动力学与几何似乎是殊出同归的。trivial的几何背景假设+nontrivial的动力学假设=nontrivial的几何假设+trivial的动力学假设。我们总是能得到同样的网络结构。这一种感觉,与当年爱因斯坦对牛顿引力方程的重新解读何等相似!从这个时候起,人们才感觉,网络科学不是dirty science,不是哗众取宠的一时风潮,而是深刻地与人类最核心的科学知识联系。


对于社会科学来说,强调动力学与几何的等价,深入思考关系(relationships)与意义(meanings)数据的几何结构,尤为重要。目前所谓“最好的”社会科学研究,大都是问题推动的,而不是(数学)理论推动的。说社会系统中存在普适的,简单却不平凡(non-trivial)的动力学规律,已经是一个争议性的话题,更不用说这些动力学规律可以被几何化成纯粹理想主义的数学结构。一旦这个思路被证明可行,比阿西莫夫在科幻小说《基地》中提出的“心理史学”更优美的社会科学将会出现。取法乎上,得乎其中,我们倡议社会科学学者们加入我们,一起在上述新视角下重新理解网络科学的经典,为也许是五十年,一百年之后才能真正确立的新社会科学铺路。


时间:

2016年9月25号(周日),北京时间晚上9点。


地点:

网络直播课堂 多贝云(在文末扫描二维码或点击阅读原文链接


必看材料(主讲人讲座笔记):
Principle of Locality I: Hacking the Continuum Mean-Field Technique in Network Modeling

http://www.jianshu.com/p/97f674267d3e


参考文献

  • Watts, D. J., & Strogatz, S. H. (1998). Collective dynamics of ‘small-world’networks. nature, 393(6684), 440-442.

  • Barabási, A. L., & Albert, R. (1999). Emergence of scaling in random networks. science, 286(5439), 509-512.

  • Zhang, J., Li, X., Wang, X., Wang, W. X., & Wu, L. (2015). Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins. Scientific reports, 5.

  • Krioukov, D. (2016). Clustering Implies Geometry in Networks. Physical review letters, 116(20), 208302.

  • Papadopoulos, F., Kitsak, M., Serrano, M. Á., Boguná, M., & Krioukov, D. (2012). Popularity versus similarity in growing networks. Nature, 489(7417), 537-540.


相关材料

  • 无标度网络的科普材料

    http://wiki.swarma.net/index.php/%E6%97%A0%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E7%BD%91%E7%BB%9C

  • 双曲空间模型

    http://wiki.swarma.net/index.php/%E5%8F%8C%E6%9B%B2%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%A8%A1%E5%9E%8B

  • 复杂网络的双曲模型

    http://wiki.swarma.net/index.php/%E5%A4%8D%E6%9D%82%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E5%8F%8C%E6%9B%B2%E5%87%A0%E4%BD%95%E6%A8%A1%E5%9E%8B

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