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​复杂网络中的动力学现象:基础与应用

​复杂网络中的动力学现象:基础与应用

导语 从流行病扩散到社交网络上的舆论传播,从大脑中意识的产生到地球气候系统中多种因素的互动,复杂网络是建模这些复杂系统的有力工具。2021年9月,The European Physical Journal 发表“复杂网络中的动力学现象”特刊,汇总了33篇关于复杂网络及其应用的论文。特刊分为三个部分,第一部分理论与方法介绍了网络社团检测、时间序列模式识别、同步、网络上的扩散传播现象等;其他两部分关注复杂网络在神经科学、地球科学中的应用,气候网络相关研究对于应对充满挑战性的地球气候问题具有重要意义。 ...
  • 24小时前
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网络中团洞结构计算与应用丨周四直播·高阶网络读书会

网络中团洞结构计算与应用丨周四直播·高阶网络读书会

导语 高阶网络读书会由电子科技大学吕琳媛老师、任晓龙老师及中国地质大学(北京)管青老师联合发起,自2022年6月28日开始,每周四晚上19:30-21:30举办,持续时间预计 10-12周。期间,我们将围绕高阶交互网络的基本概念、模型、方法与应用等研究进行研讨,本季读书会分享会按照「基础理论」+「深入理论」+「案例研讨」的模式展开。欢迎对本话题感兴趣的朋友报名参加!详情见文末。 本期将由高阶网络读书会发起人之一吕琳媛团队的刘波分享高阶网络的团洞结构及其计算。 ...
  • 24小时前
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Nat. Commn.速递:位于语义网络中心的事件更可能被记住

Nat. Commn.速递:位于语义网络中心的事件更可能被记住

导语 生命是一场流动的盛宴,大脑如何分割并记住其中的片段事件?事件之间的联系如何影响大脑的记忆?在近日发表于 Nature Communications 的论文“从自然事件的网络结构预测记忆”中,约翰·霍普金斯大学的研究者使用大规模人群实验、自然语言处理和网络模型等跨学科方法,发现一段记忆是否稳固、能否被唤醒,取决于它们在事件网络中的位置,具有更高语义和因果联系的事件能更好地被记忆。 ...
  • 24小时前
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前沿进展:本征微观态的重整化群理论

前沿进展:本征微观态的重整化群理论

导语 威尔逊1971年提出的临界现象重整化群理论,基于卡丹诺夫重整化群变换下哈密尔顿量的非平庸不动点及其附近的渐近行为,已经被广泛应用于研究哈密尔顿量已知系统的临界现象。但当前,人们亟待研究的各类复杂系统的相变与临界现象往往难以给出哈密顿量的具体形式,以至于传统方法面对很大挑战,需要另辟蹊径。最近,北京师范大学系统科学学院陈晓松教授与其合作者们基于之前本征微观态理论的研究,提出了本征微观态重整化群理论,研究卡丹诺夫重整化群变换下本征微观态的非平庸不动点,从而可统一地处理广泛的平衡和非平衡复杂系统临界现象。 ...
  • 2022-08-16
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口罩与疫情的博弈:为什么传染率低反而感染更多人?

口罩与疫情的博弈:为什么传染率低反而感染更多人?

导语 新冠疫情表现出波动爆发的特征,并且在一些地区大规模接种疫苗后感染人数仍居高不下。除了病毒本身的传染率和药物治疗,戴口罩、洗手以及社交距离等非药物干预措施也会影响疫情传播的动力学。 近日发表在 PNAS 上的一篇文章,使用多层网络分析了戴口罩行为和传染病的博弈动力学,发现疾病的发病数量与传染率之间存在着强大的非单调关系。具体来说,当传染率增加到一个关键的阈值时,受感染的人数会突然减少,表现出传染率低反而感染人数更多的反直觉现象,而这种现象与美国各地的疫情传播动态相吻合。 ...
  • 2022-08-16
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第七届神经信息国际会议:脑器交互与心身医学

第七届神经信息国际会议:脑器交互与心身医学

第七届神经信息国际会议通知(第四轮) 会议主题:脑器交互与心身医学 脑科学是本世纪最富有挑战性的前沿科学,而信息科学则是当前最富有活力的学科,两者的交叉领域“神经信息”不仅蕴含诸多重大科学问题,而且对社会发展、人类进步均可能发挥巨大的推动作用。欧M、M国和R本都已实施相关的脑计划,中G脑计划的首轮项目也已正式发布。 电子科技大学长期致力于神经信息交叉领域的研究,经过二十余年的发展,已形成了“神经成像、神经工程和类脑智能”三箭齐发的研究态势,并具有了很好的国际合作研究氛围。 ...
  • 2022-08-16
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面对大规模扰动事件时居民流动性的时空衰减模型 | 复杂性科学顶刊精选8篇

面对大规模扰动事件时居民流动性的时空衰减模型 | 复杂性科学顶刊精选8篇

集智斑图顶刊论文速递栏目上线以来,持续收录来自Nature、Science等顶刊的最新论文,追踪复杂系统、网络科学、计算社会科学等领域的前沿进展。现在正式推出订阅功能,每周通过微信服务号「集智斑图」推送论文信息。 ...
  • 2022-08-15
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Nature:210亿条数据揭示阶层向上流动的秘密

Nature:210亿条数据揭示阶层向上流动的秘密

导语 一个人的社交网络资源(社会资本)被认为是塑造个人教育、健康和经济成果的主要力量之一。近日,发表在 Nature 的两篇文章,使用来自 Facebook 的 210 亿条社交数据详细衡了量各种类型的社会资本并探索这些社交网络的影响,揭示了社会流动性的关键影响因素。研究发现,个体收入向上流动性取决于富人朋友的比例,并且这个比例是解释阶层流动最强的预测指标之一 ,而其他社会资本指标与经济流动性没有密切关联。一个人可以结交富人朋友的比例一半可归因于与经济多样化的同龄人接触的差异, 另一半则是受到“交友偏见”差异的影响。 ...
  • 2022-08-15
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PNAS:越是自我推销可能越难获得信任,能力越强影响越大

PNAS:越是自我推销可能越难获得信任,能力越强影响越大

导语 许多社会科学研究假定,个体的能力越强,获得的信任越多。不过近期发表于 PNAS 的一项研究通过一系列在线实验(受试者人数 5,606)和现场实验(受试者人数101,520),发现印象管理可能适得其反,对能力越强的人,自我推销导致的信任受损越严重。这可能是因为有能力的人被期望在善良和诚实方面达到更高的标准。 ...
  • 2022-08-15
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经济物理:物理学和经济学的碰撞 | 周一直播·复杂经济学读书会

经济物理:物理学和经济学的碰撞 | 周一直播·复杂经济学读书会

导语 在对金融市场的复杂性研究中出现了各种“典型事实(stylized facts)”,也是经济物理学早期文献集中研究的方向之一。“典型事实”代表着可以在不同市场和资产类别的数据集中识别的稳健和普遍的特性,可以被理解为由系统组成部分的复杂和非线性互动出现的涌现属性。经济物理学的出现是由于试图用物理学中的统计框架来描述这些典型的事实,比如波动率聚集,收益分布的厚尾性质,或者收益之间缺失的线性关联性。 ...
  • 2022-08-14
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范畴论入门系列课程

跨学科的科学方法论

复杂系统入门与实战(Python)

科学家用来理解复杂系统的思想、工具与方法。

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