金融网络嵌入的时间动力学分析 | 网络科学论文速递35篇-集智俱乐部


如果你经常关注复杂系统和跨学科研究进展,是网络论文速递栏目的长期读者,欢迎扫描集智小助手,向我们反馈你的需求。欢迎提出宝贵意见,我们一起来探索追踪前沿进展的更好方式。


参与论文速递用户调研后,我们将邀请你加入集智的科研文献交流群


金融网络嵌入的时间动力学分析 | 网络科学论文速递35篇-集智俱乐部

本文翻译自“彩云小译”,仅供参考,感兴趣请查阅论文原文,更多最新arxiv论文,请下拉至文末点击“阅读原文”查看

核心速递

  • 金融网络嵌入的时间动力学分析;

  • 在新型冠状病毒肺炎大流行期间监测推特上的抑郁趋势;

  • 分数布朗运动满足拓扑: 体积相互作用球状大分子的统计和拓扑性质;
  • 网络时间序列中多变点和社团结构的同时检测;

  • 基于个性化 PageRank 的大块模型图目标抽样;

  • 从库斯科考古遗址的地理标记照片学习旅游活动和摄影模式;

  • 用交通绩效评分衡量新型冠状病毒肺炎对城市机动性的影响;

  • 多维主题空间中极化意识形态观点的出现;

  • 使用救援指南最小化从复杂建筑物疏散人群的时间;

  • 一万亿棵树够吗?;

  • 观念转变成本的集体效应;

  • 走向可见星星数目的地图集;

  • 时变图信号的 Sobolev 模极小化——2019年新型冠状病毒病病例的估计;

  • 不同的地方流行病揭示了人口密度、人口统计学、气候、易受感染者的减少以及美国第一波新型冠状病毒肺炎干预的不同影响;

  • 实际复杂网络中量子行走的零特征值定位;

  • 加权超软配置模型;

  • 团簇大小和有序的循环动力学导致有源纤维系统中的微相分离;

  • 深部组织的无创性三维光声定位微血管造影;

  • 辐射响应热增强的数学模型: 热力学方法;

  • 大脑区域之间和病例之间的神经元结构多样性;

  • 生命起源的光化学耗散结构、增殖与进化;

  • 经颅磁力刺激生物物理模拟与仿真研究进展;

  • 一类异质古诺寡头模型的隐藏自激吸引子;

  • 基于数据驱动的系统粗粒度模型不确定性量化;

  • 动态图的拉普拉斯变点检测;

  • 多智能体系统中的异质结果建模;

  • 细胞膜力学驱动细胞粘附的最佳表面形貌;

  • 一个简单的二部图投影模型在网络聚类中的应用;

  • 图对齐问题中的部分恢复;

  • 有界置信双峰 Kuramoto 模型的聚类与相图;

  • 推特和人口普查数据分析探索 covid-19后重新开放情绪的社会经济因素;

  • 大规模网络环境下的网络保险定价;

  • 单纯复形上基于热扩散的图分类

  • 推特,人类的流动性和新型冠状病毒肺炎;

  • 自然数整除网络中素数的模式及其合成;



金融网络嵌入的时间动力学分析


原文标题:

Navigating the Dynamics of Financial Embeddings over Time

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00591
作者:
Antonia Gogoglou,Brian Nguyen,Alan Salimov,Jonathan Rider,C. Bayan Bruss

摘要:金融交易构成实体之间的联系,并通过这些联系形成一个大规模的异质加权图。在这个不断更新的错综复杂的相互作用中,存在着各种基于相似性的模式,这些模式可以洞察金融体系的动态。通过目前的工作,我们提出了在一个可扩展的动态设置中应用图表示学习作为一种有意义的和健壮的方式捕获这些模式的方法。我们着手对潜在的轨迹进行严格的定性分析,从提出的表述及其随时间的演变中提取真实世界的洞察力,这是我们所知道的金融领域的第一次。潜在空间的变化与已知的经济事件有关,特别是最近新型冠状病毒肺炎流行病对消费模式的影响。捕获这样的模式表明通过结合潜在的图表示为金融建模增加了价值。



在新型冠状病毒肺炎大流行

期间监测推特上的抑郁趋势


原文标题:

Monitoring Depression Trend on Twitter during the COVID-19 Pandemic

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00228
作者:
Yipeng Zhang,Hanjia Lyu,Yubao Liu,Xiyang Zhang,Yu Wang,Jiebo Luo

摘要:新型冠状病毒肺炎大流行已经严重影响了人们的日常生活,并在全球范围内造成了巨大的经济损失。然而,它对人们心理健康状况的影响却没有得到足够的重视。为了研究这个课题,我们选择社交媒体作为我们的主要数据资源,并创建了迄今为止最大的英国推特抑郁症数据集,其中包含2575个不同的确定抑郁症用户的过去推特。为了研究抑郁症对人们的 Twitter 语言的影响,我们在数据集上训练了三个基于变压器的抑郁症分类模型,在逐渐增加的训练规模下评估它们的表现,并比较模型的“ tweet chunk”级别和用户级别的表现。此外,受心理学研究的启发,我们创建了一个融合分类器,结合深度学习模型得分与心理文本特征和用户的人口统计学信息,并调查这些特征与抑郁信号的关系。最后,我们展示了我们的模型在新型冠状病毒肺炎流感大流行期间的两个应用,从而证明了我们的模型监测群体水平和人口水平的抑郁趋势的能力。我们希望这项研究能够提高研究人员和公众对新型冠状病毒肺炎对人们心理健康影响的认识。


分数布朗运动满足拓扑:

体积相互作用

球状大分子的统计和拓扑性质


原文标题:

Fractional Brownian motion meets topology: statistical and topological properties of globular macromolecules with volume interactions

地址:

http://arxiv.org/abs/2006.12153
作者:
A. M. Astakhov,V. A. Avetisov,S. K. Nechaev,K. E. Polovnikov

摘要:本文研究了自回避分式布朗轨道的统计性质和拓扑性质。研究了亚扩散分形布朗运动(fBm)产生紧凑空间构象的分形维数Df≥2 在三维空间中,自回避聚合物的分形维数统计特性Df>2 用 Flory 平均场方法和数值方法分析了这两种方法的优缺点。我们的研究是为了模拟塌缩的非连接聚合物环的构象统计,这种环在大尺度上形成紧凑的层次褶皱小球(CG)Df=3. 由于拓扑相互作用的非局部性,计算机图形学的解析和数值处理是一个极其困难的问题。将拓扑稳定的重心替换为自我避免的功能分形维数,并适当调整重心,Df, 我们大大简化了产生类 cg 构象的问题,因为我们从考虑中去掉了拓扑约束。为了检验自回避 fBm 替代 CG 是否合理,我们用亚历山大多项式,结的复杂度的分布,P(χ),自我避免的 fBm 为Df=2.0,2.08,2.38 在3D 空间中。我们表明,随着增加Df,结果表明,fBm 聚合物的构象变得越来越少。将 Flory 的论证与自回避 fBm 的比例分析结合起来,可以推测出节点复杂性的依赖性,χ,在有效的临界指数上,νe. 。找到的关系χ(νe)支持蒙特卡罗模拟为产生自我回避崩溃 fBm 轨迹调整。



网络时间序列中

多变点和社团结构的同时检测


原文标题:

Simultaneous Detection of Multiple Change Points and Community Structures in Time Series of Networks

地址:

http://arxiv.org/abs/1812.00789
作者:
Rex C. Y. Cheung,Alexander Aue,Seungyong Hwang,Thomas C. M. Lee

摘要:在许多复杂的系统中,网络和图形以一种自然的方式出现。通常,时间演化行为可以很容易地发现和建模使用时间序列方法学。其中,网络分析中两个常见的研究问题是社区检测和变点检测。社区检测旨在发现网络中特定的子结构,而变点检测则试图发现子结构发生变化的时间点。提出了一种基于最小描述长度原则(MDL)作为最小化目标准则的模型选择框架,同时检测社区结构和变点的新方法。通过一系列数值实验和实际数据分析,说明了该方法具有良好的实用性能。



基于个性化 

PageRank 的大块模型图目标抽样


原文标题:

Targeted sampling from massive block model graphs with personalized PageRank

地址:

http://arxiv.org/abs/1910.12937
作者:
Fan Chen,Yini Zhang,Karl Rohe

摘要:本文为个性化网页排名(PPR)提供了统计理论和直觉: 这是一种从大规模网络中抽取小型社区样本的流行技术。我们研究一种设置,其中整个网络是昂贵的,以获得彻底或维护,但我们可以从一个种子节点的兴趣和“爬行”的网络,以找到其他节点通过他们的连接。通过以一种设计好的方式对图表进行爬行,PPR 向量可以不用查询整个大规模图表就可以得到近似值,从而成为雪球采样的替代方法。利用度修正的随机块模型,研究 PPR 向量能否选择与种子节点属于同一块的节点。我们为 PPR 向量提供了一种简单易解释的形式,突出了它对目标块外高度节点的偏好。我们检查了一个简单的调整基于节点度和建立一致性结果 PPR 聚类,允许有向图。最近的技术进步显示了特征向量的基本收敛性,从而使这些结果成为可能。我们通过使用 Twitter 应用程序编程接口来抓取大量的 Twitter 友谊定理来说明这个方法。我们发现,调整和未调整的 PPR 技术是互补的方法,其中调整使结果特别局部化的种子节点附近,偏差调整大大受益于度正则化。



从库斯科考古遗址的地理

标记照片学习旅游活动和摄影模式


原文标题:

Learning Patterns of Tourist Movement and Photography from Geotagged Photos at Archaeological Heritage Sites in Cuzco, Peru

地址:

http://arxiv.org/abs/2006.16424
作者
Nicole D. Payntar,Wei-Lin Hsiao,R. Alan Covey,Kristen Grauman

摘要:近几十年来,媒体分享平台的普及提供了大量的开放源码数据,但这些数据仍未被遗产学者充分利用。通过将地理标记的互联网照片与机器学习和计算机视觉算法相结合,我们建立在当前与视觉和遗产旅游相关的人类学理论论述的基础上,来识别已知考古遗产线路上的旅游模式,并量化库斯科的视觉文化和经验。利用大规模的野外旅游照片,我们的目标是: (1)理解旅游业的强化如何与遗产法规和社交媒体相互交织,帮助阐明整个库斯科遗产景观的旅游模式; (2)评估审美偏好和视觉效果如何与游客快速变化的期望相互纠缠,游客的旅游叙述是通过社交媒体策划的,并以历史遗迹为基础。



用交通绩效评分衡量新型冠状

病毒肺炎对城市机动性的影响


原文标题:

Traffic Performance Score for Measuring the Impact of COVID-19 on Urban Mobility

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00648
作者:
Zhiyong Cui,Meixin Zhu,Shuo Wang,Pengfei Wang,Yang Zhou,Qianxia Cao,Cole Kopca,Yinhai Wang

摘要:对于管理交通的公共机构和计划行程的个人来说,衡量交通性能至关重要,特别是在发生特殊事件时。新型冠状病毒肺炎大流行几乎对日常生活的方方面面都产生了重大影响,包括城市交通模式。因此,重要的是衡量新型冠状病毒肺炎对交通的影响,以进一步指导机构和居民适当地应对交通模式的变化。然而,大多数现有的交通性能指标只包含单一的交通参数,并且只衡量单个走廊的性能。为了克服这些挑战,在这项研究中,提出了一个流量性能评分(TPS)结合多个参数来衡量网络范围内的流量性能。华盛顿大学的 STAR 实验室开发了一个基于网络的交互式 TPS 平台,该平台提供实时和历史时空交通性能分析。基于这个平台的数据,本研究分析了新型冠状病毒肺炎对不同路段和整个交通网络的影响。考虑到这次大流行已经极大地重塑了社会和经济运作,这项研究也从出行需求和驾驶行为的角度评估了新型冠状病毒肺炎是如何改变城市流动性。



多维主题空间中

极化意识形态观点的出现


原文标题:

Emergence of polarized ideological opinions in multidimensional topic spaces

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00601
作者:
Fabian Baumann,Philipp Lorenz-Spreen,Igor M. Sokolov,Michele Starnini

摘要:舆论两极分化日益严重,引起了人们对公共辩论公开性的担忧。此外,关于不同话题的极端观点通常显示出显著的相关性。导致这些两极分化的意识形态观点的动力学提出了一个挑战: 如果不在个人偏好或先前存在的社会结构中假定它们是先验的,那么这种关联怎么会出现呢?在这里,我们提出了一个简单的模型,它可以再现调查数据中意识形态的观点状态,即使是在相当不相关但充分有争议的主题之间。受到最近在自然语言处理模型中提出的倾斜坐标系统的启发,我们将这些直觉固化为形式主义,在这种形式主义中,意见在多维空间中演变,主题形成非正交基础。该模型具有共识、意见分化和意识形态之间的阶段转换特征,我们将其分析地刻画为主题的争议性和重叠性的函数。我们的研究结果揭示了意见形成过程中意识形态的形成机制。


使用救援指南最小化

从复杂建筑物疏散人群的时间


原文标题:

Minimizing the evacuation time of a crowd from a complex building using rescue guides

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00509
作者:
Anton von Schantz,Harri Ehtamo

摘要:在紧急情况下,如果没有有效的疏散计划,从复杂建筑物疏散大量人群可能会变得缓慢甚至危险。使用引导人群离开建筑物的救援指南可以提高疏散效率。一个重要的问题是如何选择这些指南的数量,位置和撤离分配,以尽量减少疏散时间的人群。在这里,我们用社会力量模型和导游及其跟随者的简单互动规则,将疏散人群模拟为一个多智能体系统。我们将使用救援指南的疏散时间最小化问题表述为一个统计控制问题。然后,采用数值模拟与遗传算法相结合的方法对其进行求解。遗传算法迭代搜索最优疏散方案,数值模拟评估方案的疏散时间。我们将该程序应用于一个测试案例和一个虚构的会议大楼的疏散。该程序能够在一个单一的优化过程中解决导轨的数量、初始位置和退出分配。结果表明,该方法收敛于最优疏散计划,最小化了疏散时间,缓解了交通拥挤和人员运动随机偏差的影响。



一万亿棵树够吗?


原文标题:

Is a trillion trees enough?

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00508
作者:
Cédric Mesnage,Michalis Vlachos

摘要:全球变暖是我们这个时代的主要环境问题。有人建议,植树可以成为减轻人为碳排放量增加的不利影响的一种方式。我们提出了一个二次模型来预测不同情景下的全球平均气温。到2050年,在植树和零碳能源生产相结合时,我们仍保持在1度以下的异常水平。当我们发现要保持在巴黎协定规定的1.5度的反常水平之下,化石燃料的能源产量需要减少到至少39% ,再加上种植一万亿棵树。



观念转变成本的集体效应


原文标题:

Collective effects of the cost of opinion change

地址:

https://arxiv.org/abs/2007.00432
作者:
Hendrik Schawe,Laura Hernández

摘要:我们研究了在观点转变涉及代理人成本的情况下,观点形成的动力学。为此,我们将一个异质有限信心 Hegselmann-Krause 模型的动力学与代理人在每次意见变化上投入的资源动力学耦合起来。动力学的结果是非平凡的,强烈依赖于置信参数空间的不同区域。特别地,在异质 Hegselmann-Krause 模型中观察到可重入共识相的区域存在一个二阶相变,我们确定了相应的临界指数。对于在异质的赫格塞尔曼-克劳斯模型中始终存在共识的区域,引入成本并不导致阶段转变,而只是导致最大的意见集群的规模不断缩小。最后,在异质的香港模式预期会出现碎片化的地区,引入非常小的成本反而会增加最大的意见群集的规模。



走向可见星星数目的地图集


原文标题:

Toward an atlas of the number of visible stars

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00354
作者:
Pierantonio Cinzano,Fabio Falchi

摘要:光污染在大气中传播的模拟技术可以计算任何方向的人造夜空亮度,包括卫星数据中的大量细节。Cinzano 等人(2001年 a)介绍了一种基于卫星辐射测量和加斯唐光污染传播模型绘制大面积天顶裸眼星能见度图的方法。它考虑了来自数字高程数据的每个陆地区域的高度、基于 Garstang 方法选择的天空方向的自然亮度、 Garstang 和 Schaefer 之后的视觉能力以及视觉光度波段的大气消光。在这里,我们讨论如何使用这些方法获得夜空半球可见星星的平均数量的地图,最后回答逐个地点在天空中有多少星星可见的问题。这并不是无关紧要的,因为可见星星的数量取决于天空中每个方向的极限星等,这取决于该方向的天空亮度、天顶距离的大气消光以及观察者的视觉敏锐度和经验。作为一个例子,我们向一个普通观察者展示了意大利在晴朗夜晚可见星星数量的地图,分辨率约为1公里。



时变图信号的 Sobolev 模极小化

——2019年新型冠状病毒病病例的估计


原文标题:

On the Minimization of Sobolev Norms of Time-Varying Graph Signals: Estimation of New Coronavirus Disease 2019 Cases

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00336
作者:
Jhony H. Giraldo,Thierry Bouwmans

摘要:传染病的数学模型是制定控制疾病爆发策略的基础研究领域。与这一研究领域相关的模型通常在新案例的数量上具有指数先验假设,而这些模型对空间数据的探索很少进行分析。在本文中,我们将2019年冠状病毒病的新病例数作为一个重构时变图形信号的问题进行了建模。为此,我们提出了一种基于最小化 Sobolev 范数的图形信号处理方法。我们的方法在新型冠状病毒肺炎数据库中的性能优于约翰·霍普金斯大学提供的最先进的算法。同样,我们依据与我们方法的基本最佳化问题相关的 Hessian 条件数,证明了 Sobolev 重建方法的收敛速度的好处。

不同的地方流行病揭示了人口密度、人口统计学、气候、易受感染者的减少以及美国



第一波新型冠状病毒

肺炎干预的不同影响


原文标题:

Diverse local epidemics reveal the distinct effects of population density, demographics, climate, depletion of susceptibles, and intervention in the first wave of COVID-19 in the United States

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00159
作者:
Niayesh Afshordi,Benjamin Holder,Mohammad Bahrami,Daniel Lichtblau

摘要:SARS-CoV-2大流行在全世界造成了显著的死亡率和发病率,几乎没有社区幸免。由于这一疾病可能在今后几年仍然是一种威胁,因此,了解人类人口和定居点的确切影响,以及气候、易受影响的枯竭和干预等动态因素对局部流行病传播的影响,对于采取有效对策至关重要。我们考虑了美国的整个地方流行病; 广泛选择的人口、人口密度和气候因素; 以及地方流动性数据,跟踪社会距离干预,以确定驱动病毒传播和遏制的关键因素。首先假设指数增长/死亡率的线性模型,我们发现人口加权密度、湿度和中位年龄在干预因素考虑后主导了生长和衰退的动态。重点关注不同的大都市地区表明,一些地区受益于几乎同时发生的全国性关闭的时间和/或3月中旬的区域气候条件; 而其他地区则受益于干预之前的大规模疫情。使用传染扩散的第一性原理模型,我们然后对放松社会距离和当地气候条件的影响进行预测。少数几个地区有相当一部分人口受到感染,有证据表明,这种流行病已通过减少易感人群(即”群体免疫”)而部分解决,而美国大多数地区仍然极易受到感染。这些结果对于干预策略的最佳管理非常重要,这可以通过我们的在线指示板得到促进。



实际复杂网络

量子行走的零特征值定位


原文标题:

Null-eigenvalue localization of quantum walks on real-world complex networks

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00129
作者:
Ruben Bueno,Naomichi Hatano

摘要:首先,我们报道了实际复杂网络的邻接矩阵系统地具有比随机网络高得多的零特征空间。这些零特征值是由于复制机制导致具有局部对称性的结构而造成的,这种结构应该在复杂的组织中更为常见。这些态的相关本征向量局域性很强。然后,我们在量子力学的背景下评估这些微结构,通过研究连续时间量子行走的传播来证明前面提到的局域性。这种零特征值局域化与 Anderson 局域化在以下几个方面有本质区别: 第一,特征值不在态密度的边缘,而在其中心; 第二,特征值不以指数方式衰减,也不泄漏出对称结构。在这个意义上,它更接近于连续统中的束缚态。



加权超软配置模型


原文标题:

Weighted hypersoft configuration model

地址:

https://arxiv.org/abs/2007.00124
作者:
Ivan Voitalov,Pim van der Hoorn,Maksim Kitsak,Fragkiskos Papadopoulos,Dmitri Krioukov

摘要:网络的最大熵零模型有不同的形式,这取决于熵最大化时的约束类型。如果约束是度序列或分布,我们处理的是配置模型。如果度序列具有严格的约束条件,则给定度序列的随机图的对应微正则系综就是其本身的配置模型。如果度序列仅受平均约束,则给定期望度序列的随机图的相应的正则系综是软配置模型。如果度序列不是固定的,而是从固定分布中随机抽取出来的,则给定度分布的随机图的超正则系综是超软构型模型,这是对度序列不固定但度分布通常保持稳定的动态实际网络的一种更充分的描述。本文介绍了加权网络的超软配置模型。其主要贡献是该模型的一个特定版本,该模型具有幂律度和强度分布,以及强度的超线性度标度,模拟了一些现实世界网络的性质。作为一个副产品,我们将稀疏图及其熵的概念推广到加权网络。



团簇大小和有序的循环动力学

导致有源纤维系统中的微相分离


原文标题:

Cyclic dynamics of cluster size and order causes microphase separation in active filament systems

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00517
作者:
Lorenz Huber,Timo Krüger,Erwin Frey

摘要:活性物质极性聚集的发生是不连续的,类似于气液相变,除了稳定状态表现为微相分离进入极性团簇。虽然这些特征已经在理论模型和实验中观察到,但是对于团簇层面下面的介观过程知之甚少。在这里,我们证明了极序的出现和维持是由不同规模和极序程度的集群的装配和拆卸动力学之间的相互作用控制的。利用基于 agent 的模拟游丝在与肌动球蛋白运动相关的参数体系中的运动,我们监测了集群统计的时间演化和集群之间游丝的运输过程。我们发现,在较宽的参数范围内,有序的出现取决于极性团簇的成核和生长,其中成核阈值不仅取决于团簇的大小,还取决于团簇的极矩。成长涉及到集群的自我复制,而极性秩序是通过集群的成长和分裂建立起来的。维持微相分离的极性有序状态是由于单纤维的成核、凝聚、碎裂和蒸发之间相互作用驱动的团簇尺寸和有序的循环动力学。这些发现被一个包括这些基本的簇级过程的簇动力学模型所证实。它不断地重现集群统计信息以及从无序到有序的周期性周转。这种循环动力学过程可以代表活性物质系统维持秩序的一般机制。


深部组织的无创性

三维光声定位微血管造影


原文标题:

Noninvasive three-dimensional optoacoustic localization microangiography of deep tissues

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00372
作者:
Xosé Luís Deán-Ben,Justine Robin,Ruiqing Ni,Daniel Razansky

摘要:结构性微血管改变和功能障碍是癌症、糖尿病、缺血性中风、神经退行性疾病和许多其他疾病的关键疾病指标。在体内微血管的可视化传统上被限制到毫米级深度的光学显微镜。光声成像技术能够突破光扩散造成的屏障,绘制深部血管功能性血流动力学参数,但超声波在异质活体组织中的衍射和分散阻碍了毛细血管的分辨率。在此,我们展示了超过声衍射极限(< 20μm通过对稀疏分布的高吸收微粒子的光声定位,可以获得头皮和颅骨的 m 分辨率μm在近红外波长下,m 大小的极具吸收力的二氯甲烷微滴比红细胞具有更高的光吸收数量级,因此在高度吸收的血液背景下,有助于活体内的相容性和单个粒子的敏感性。光声断层扫描系统的高三维帧频也促进了微血管结构内血流速度的精确绘制。我们进一步表明,从定域粒子中检测到的光声信号强度可以用来估计光学非均匀组织中的光通量分布,这是生物医学光学中一个长期存在的量化挑战。鉴于光声学对活体组织中各种功能、代谢和分子事件的内在敏感性,这种新方法为无创性的深层组织显微观察铺平了道路,其分辨率、对比度和速度无与伦比。



辐射响应热增强的数学模型:

热力学方法


原文标题:

Mathematical model for the thermal enhancement of radiation response: Thermodynamic approach

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00317
作者:
Adriana M. De Mendoza,Soňa Michlíková,Johann Berger,Jens Karschau,Leoni A. Kunz-Schughart,Damian D. McLeod

摘要:放射治疗可以有效地杀死恶性细胞,但是治愈癌症患者所需的剂量往往不能使用,因为这样做的代价是对邻近健康组织造成严重的间接伤害(电影)。热疗(Hyperthermia,HT)是改善放射治疗(radiation treatment,RT)疗效的一种有前途的方法,在过去15年中,通过广泛的技术进步,其应用越来越广泛。然而,在临床环境中设计合适的 HT 治疗时间表仍然具有挑战性。从理论的角度来看,数学模型预测拟议的协同效应和治疗结果的联合治疗方案是必不可少的,以改善治疗结果。我们在这里提出了一个理论模型,以更好地理解热增强的反应时间。在我们的模型中,通过亚致死损伤对细胞的放射敏感性的分数来解释热增强比(TER)。在进一步的损伤过程中,细胞最终失去增殖能力并死亡,这是一个不可逆的过程。我们建议 TER 与投资于敏化的能量成比例,这是一个简单的速率过程。假设蛋白质变性是 ht- 诱导的亚致死损伤的主要驱动因素,并考虑到细胞蛋白质热容量的温度依赖性,发现敏化速率依赖于温度; 这与先前的经验观察一致。因此,我们的理论计算很好地再现了体外和体内研究的实验数据,以便同时应用温和的 HT 和 rt。我们的模型能够预测和解释细胞辐射响应的热调制。正在进行的系统实验研究和量热测量,将进一步验证我们对其他细胞模型的预测。



大脑区域之间和病例

之间的神经元结构多样性


原文标题

Structural diverseness of neurons between brain areas and between cases

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00212
作者:
Ryuta Mizutani,Rino Saiga,Yoshiro Yamamoto,Masayuki Uesugi,Akihisa Takeuchi,Kentaro Uesugi,Yasuko Terada,Yoshio Suzuki,Vincent De Andrade,Francesco De Carlo,Susumu Takekoshi,Chie Inomoto,Naoya Nakamura,Youta Torii,Itaru Kushima,Shuji Iritani,Norio Ozaki,Kenichi Oshima,Masanari Itokawa,Makoto Arai

摘要:大脑皮层由多个皮质区组成,这些皮质区发挥着多种多样的大脑功能。虽然人类大脑神经元具有遗传性和区域性的嵌合特性,但是大脑不同区域神经元之间以及不同个体神经元之间的三维结构差异尚未被揭示。在这里,我们报告了4例精神分裂症患者和4例对照组的纳米级颞上回脑组织几何分析,使用同步辐射纳米断层扫描技术。研究结果表明: (1)大脑不同区域的神经元结构不同,(2)不同区域的神经元结构也不同。结构多样性主要表现在轴突曲率与轴突直径和脊柱直径成反比关系。分析还揭示了精神分裂症患者和对照组患者的神经元之间的几何学差异,表明神经元结构与大脑功能相关。神经元结构的面积依赖性和个体间的差异性应该反映大脑功能的个性。


生命起源的

光化学耗散结构、增殖与进化


原文标题

Photochemical Dissipative Structuring, Proliferation and Evolution at the Origin of Life

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00618
作者:
Karo Michaelian

摘要:我描述了非平衡态热力学和光化学机制,它们可能参与了生命基本分子的非生物合成、增殖和复杂化,而这些分子来自更简单和更常见的前体分子,如 HCN、 h2O及 CO2 在太古代太阳活动期间,在长波长 UVC 和 UVB 太阳光子通量作用下,地球表面的光子通量发生了变化。基本分子在紫外区吸收强烈,激发态和基态之间表现出强烈的非绝热耦合,这使它们具有高效的光子消除能力(宽波长吸收和快速无辐射) ,表明它们在生命起源时的耗散结构。如果光化学耗散结构变成自催化,分子就会发生增殖。进化发生时,附近的浓度波动变得放大,由于非线性由于自身的催化作用,导致系统到一个新的定态具有不同的分子浓度剖面通常更大的光子耗散功效。通过经典的不可逆热力学理论中昂萨格、格兰斯多夫和普里戈金建立的{ em 普遍演化准则}预测了这一演化方向。给出了紫外光化学耗散结构、增殖和进化的例子。首次对腺嘌呤的光化学结构进行了非平衡热力学分析,得到了不同环境条件下的动力学方程。



经颅磁力刺激生物

物理模拟与仿真研究进展


原文标题:

Review on Biophysical Modelling and Simulation Studies for Transcranial Magnetic Stimulation

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00469
作者:
Jose Gomez-Tames,Ilkka Laakso,Akimasa Hirata

摘要:是一种用于治疗、康复治疗和神经科学研究的非侵入性刺激大脑区域的经颅磁力刺激。尽管我们对颅磁刺激的物理原理和实验进展有所了解,但由于大脑解剖结构的复杂性和受试者的相关性,以及缺乏能够量化颅磁刺激在大部分皮质区域作用的生物标志物,很难确定确切的脑靶点,因为所产生的剂量呈非均匀分布。计算剂量学已取得重大进展,并使 TMS 评估计算的诱导电场(已知的主要物理因素,以激活大脑神经元)在人类头部的数字表示。本文对 TMS 剂量学研究进行了综述,阐明了解剖学和人体生物物理学参数及计算方法的重要性。这篇综述表明,对于详细的皮层折叠表征和周围脑嵴液的精确建模的重要性,已经有了高度的共识。最近的研究也使基于病人/受试者的磁共振成像的个体优化刺激的预测成为可能,并试图通过结合神经模型在细胞水平上理解 TMS 的时间效应。这些努力,加上个性化 TMS 计算的快速部署,将允许采用 TMS 剂量学作为临床程序的标准程序。



一类异质古诺寡头

模型的隐藏自激吸引子


原文标题:

Hidden and self-exited attractors in a heterogeneous Cournot oligopoly model

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00587
作者:
Marius-F. Danca,Marek Lampart

摘要:本文数值证明了一个非均匀的古诺寡头模型具有隐藏的自激吸引子。这个体系只有一个平衡和一条平衡线。分岔图表明系统存在多个吸引子共存窗口,其中可以找到隐藏的吸引子。已经进行了密集的数值试验。



基于数据驱动的

系统粗粒度模型不确定性量化


原文标题

Data-driven Uncertainty Quantification for Systematic Coarse-grained Models

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00340
作者:
Tangxin Jin,Anthony Chazirakis,Evangelia Kalligiannaki,Vagelis Harmandaris,Markos A. Katsoulakis

摘要:在这项工作中,我们提出了分子和大分子系统的自下而上的粗粒度模型的置信度量化方法。粗粒化方法在过去的几十年中得到了广泛的应用,以扩展模拟方法所能达到的长度和时间尺度。但是,由于细粒度数据的有限性而导致的错误的量化还没有建立起来。在这里,我们使用严格的统计学方法来推导最优粗模型的保证,这些最优粗模型是通过平均力的多体势的近似值得到的,使用相对熵、相对熵率最小化和力匹配方法。具体来说,我们提出并应用统计方法,如 bootstrap 和折叠刀,来推断有限数量样本的置信度集,即分子构型。此外,我们估计渐近置信区间假设充分的抽样相空间。通过两个应用,我们证明了非渐近方法和量化置信集的必要性。首先是一个两尺度的快/慢扩散过程投影在慢过程。通过这个基准实例,我们建立了独立数据和时间序列数据的方法。其次,我们将这些不确定性量化方法应用于聚合物体系。我们考虑以原子状聚乙烯熔体为原型系统,开发用于大分子体系的粗粒化工具。对于这个系统,我们估计粗粒度的力场,并给出可用的微观数据的置信水平。



动态图的拉普拉斯变点检测


原文标题:

Laplacian Change Point Detection for Dynamic Graphs

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.01229
作者:
Shenyang Huang,Yasmeen Hitti,Guillaume Rabusseau,Reihaneh Rabbany

摘要:动态和时态图是丰富的数据结构,用于建模实体之间随时间变化的复杂关系。特别是时间图中的异常检测对于现实世界中的许多应用至关重要,例如网络系统中的入侵识别、生态系统扰动的检测和流行病爆发的检测。本文主要研究动态图中的变点检测问题,主要解决了两个问题: i)如何跨时间比较图快照; II)如何捕获时间依赖关系。为了解决上述问题,我们提出了拉普拉斯异常检测(LAD) ,它利用每个快照上图形结构的 Laplacian Matrix 频谱来获得低维嵌入。法律援助署通过应用两个滑动窗口显式建模短期和长期的依赖关系。在合成实验中,LAD 的性能优于最先进的方法。我们还在三个真实的动态网络上评估了我们的方法: UCI 消息网络、美国参议院共同赞助网络和加拿大法案投票网络。在这三个数据集中,我们证明了我们的方法能够根据重要的真实事件更有效地识别异常时间点。



多智能体系统中的异质结果建模


原文标题:

Modelling heterogeneous outcomes in multi-agent systems

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.01077
作者:
Orowa Sikder

摘要:在社会、经济和机器行为的研究中,一系列广泛的经验现象可以用平均动力学模拟为复杂系统。然而,其中许多模型自然会产生共识或类似共识的结果。在现实中,经验现象很少收敛到这些,相反,是丰富的,拥有属性状态的持续变化。这种不均匀的结果是一些模型的自然结果,这些模型将外部扰动纳入原本是凸动态的代理人。本文件的目的是正式确定异质性的概念,并证明哪些类型的模型能够作为结果实现异质性,因此更适合于建立重要的经验问题的模型。我们通过确定(时变)相互作用网络的拓扑结构如何限制代理人可能的稳态结果空间,以及这与图上随机游动的研究如何相关来做到这一点。我们考虑了一些有意不同的示例来演示如何应用结果。


细胞膜力学驱动

细胞粘附的最佳表面形貌


原文标题:

Optimal surface topography for cell adhesion is driven by cell membrane mechanics

地址:

http://arxiv.org/abs/2006.16787
作者:
Matej Daniel,Kristina Eleršič Filipič,Eva Filová,Jaroslav Fojt

摘要:利用氧化钛纳米管对钛表面进行处理,以定量研究表面形貌对细胞命运的影响。然而,预测的最佳直径的纳米管之间的研究相差很大。我们提出了一个模型来解释细胞在纳米结构表面的粘附,该模型考虑了细胞突入到钛纳米管中的变形能和细胞与表面的粘附。最优表面拓扑定义为给出膜最小能量形状的几何形状。提出了一个无量纲参数——细胞相互作用指数来描述细胞膜弯曲、固有曲率和细胞粘附强度之间的相互作用。模型模拟结果表明,在一定的粘附力和弯曲能参数范围内,最佳纳米管直径为20nm ー100nm (细胞相互作用指数分别为0.2ー1)是可行的。这些结果表明,通过调整纳米结构表面的拓扑结构,可以增强与特定表面几何形状机械相容的细胞的增殖和分化,同时抑制其他机械不相容细胞的生长。


一个简单的二部图投影

模型在网络聚类中的应用


原文标题:

A simple bipartite graph projection model for clustering in networks

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00761
作者:
Austin R. Benson,Paul Liu,Hao Yin

摘要:图数据集通常由二部图的投影构成,其中两个节点在投影中相连,如果它们在二部图中共享一个共同的邻居; 例如,合著图是作者-出版物二部图的投影。分析投影图的结构是很常见的,但是我们对这种分析的投影的结果没有很好的理解。在这里,我们提出并分析一个随机图模型来研究我们可以期望从投影步骤得到什么性质。我们的模型是基于 Chung-Lu 随机图来构造二部表示,这使我们能够严格地分析投影图。利用该模型可以解释和分析网络的稀疏性、重尾度分布、节点局部聚类、节点度与全局传递性之间的逆关系等常见性质。我们还对模型开发了一种快速抽样算法,证明了该算法对于某些输入分布是最优的。模型参数来源于真实数据集的数值模拟表明,一些数据集中的聚类行为可以用投影步骤来解释。




图对齐问题中的部分恢复


原文标题:

Partial Recovery in the Graph Alignment Problem

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.00533
作者:
Georgina Hall,Laurent Massoulié

摘要:在本文中,我们考虑图对齐问题,即恢复给定的两个图,一个节点之间的一对一映射最大化边重叠的问题。这个问题可以看作是众所周知的图同构问题的一个嘈杂版本,并出现在许多应用中,包括社会网络去匿名化和细胞生物学。我们这里的重点是部分恢复,也就是说,我们寻找一个一对一的映射,它在图的节点的一个分数上是正确的,而不是在所有节点上,我们假设问题的两个输入图是相关的 Erdös-Rényi 参数图(n,q,s).我们的主要贡献是给... ... 提供必要和充分的条件(n,q,s)这些条件紧凑,易于解释,并且覆盖了绝大多数的参数空间。


有界置信双峰 

Kuramoto 模型的聚类与相图


原文标题:

Clusterization and phase diagram of the bimodal Kuramoto model with bounded confidence

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.01214
作者:
André Reggio,Robin Delabays,Philippe Jacquod

摘要:受 Deffuant 和 Hegselmann-Krause 的观点动力学模型的启发,我们扩展了 Kuramoto 模型来考虑置信限,也就是说,当一对振子的相位差超过一定值时,它们之间的相互作用消失了。我们关注的是 Kuramoto 振荡器的峰值,即固有频率的双峰分布。我们证明,在这种情况下,扩展模型的不动点是由一定数量的独立的振子群组成的,这取决于置信限的长度---- 相互作用的范围---- 以及自然频率双峰分布的两个峰之间的距离。这使我们可以构造具有有界置信的双峰 Kuramoto 模型的吸引不动点相图,并解析地解释具有有界置信的动力系统的聚集现象。



推特和人口普查数据分析探索

covid-19后重新开放情绪的

社会经济因素


原文标题:

Twitter and Census Data Analytics to Explore Socioeconomic Factors for Post-COVID-19 Reopening Sentiment

地址:
http://arxiv.org/abs/2007.00054
作者:
Md. Mokhlesur Rahman,G. G. Md. Nawaz Ali,Xue Jun Li,Kamal Chandra Paul,Peter H. J. Chong

摘要:调查和分类社会媒体用户对一个项目、情境和系统的情绪是研究者们非常关注的问题。然而,他们很少讨论这种情绪背后的社会经济因素。这项研究试图探索与美国人民对于重新开放经济的积极和消极情绪有关的因素,在新型冠状病毒肺炎全球危机中。它考虑到了环境的不确定性(即由于禁闭政策导致的工作和出行模式的变化)、经济衰退和相关创伤,以及抑郁等情绪因素。为了了解人们对重新开放经济的情绪,收集了包括美国华盛顿特区在内的51个州的推特数据。全州范围内人们的社会经济特征、建筑环境数据以及与新型冠状病毒肺炎相关的案件数量都被收集起来,并与 Twitter 数据结合起来进行分析。一个二元 logit 模型被用来识别影响人们积极或消极情绪的因素。Logit 模型的结果表明,家庭家庭、低教育水平人群、劳动力人群、低收入人群以及房租较高的人群对重新开放经济更感兴趣。相比之下,家庭成员数量多、收入高的家庭对重新开放经济不那么感兴趣。该模型能正确分类56.18% 的情绪。Pearson-chi2检验表明,该模型总体上具有较高的拟合优度。这项研究为决策者提供了一个明确的指示,说明在哪里分配资源,以及他们可以采取哪些政策选择,以改善人民的社会经济状况,减轻大流行病在当前和今后的影响。



大规模网络环境下的网络保险定价


原文标题

Pricing cyber insurance for a large-scale network

地址:
http://arxiv.org/abs/2007.00454
作者:
Lei Hua,Maochao Xu

摘要:针对网络保险损失数据的缺乏,提出了一种基于综合数据的大规模网络保险定价方法。合成数据是由所提出的风险分散和恢复算法生成的,该算法允许感染和恢复事件顺序发生,并允许不同节点的随机等待时间依赖于感染。该方法采用无尺度网络网络结构来考虑随机大规模网络的拓扑不确定性。通过大量的模拟研究,了解风险分散和恢复机制,揭示最重要的承保风险因素。实例分析表明,该方法和算法可以进行相应的调整,为网络保险定价提供参考。



单纯复形上基于热扩散的图分类


原文标题:

Graph Classification via Heat Diffusion on Simplicial Complexes

地址:
http://arxiv.org/abs/2007.00434
作者:
Mehmet Emin Aktas,Esra Akbas

摘要:本文研究了顶点标记图的图分类问题。我们的主要目标是分类图比较他们的高阶结构归功于热扩散在他们的简单。我们首先将顶点标记图表示为单纯形加权超图。然后我们在其简单上定义扩散 Frechet 函数对高阶网络拓扑进行编码,最后通过结合函数值和机器学习算法达到我们的目的。在实际生物信息学网络上的实验表明,在单纯形上使用扩散 Fr { e } chet 函数进行图分类是有前途的,而且比基线方法更有效。据我们所知,本文是文献中第一篇利用高维单形的热扩散处理图形挖掘问题的论文。我们相信这种方法可以推广到不同的图挖掘领域,而不仅仅是图的分类问题。



推特,人类的流动性

和新型冠状病毒肺炎


原文标题

Twitter, human mobility, and COVID-19

地址:
http://arxiv.org/abs/2007.01100
作者:
Xiao Huang,Zhenlong Li,Yuqin Jiang,Xiaoming Li,Dwayne Porter

摘要:新型冠状病毒肺炎病毒的爆发突出表明需要一种更加协调、更少涉及隐私、更容易获得的方法来监控人类的流动性,这种方法已被证明与病毒传播有关。在这项研究中,我们分析了全球5.87亿条推文,以了解全球协作努力减少人类流动性是如何从全球、国家和美国各州的用户生成的信息中反映出来的。考虑到移动性的多面性,我们提出了两种类型的距离: 单日距离和跨日距离。为了量化某些地理区域的响应能力,我们进一步提出了一种基于流动性的响应指数(MRI) ,它可以在一个时间窗口内捕捉流动性变化的整体程度。结果表明,由 Twitter 数据得到的迁移模式可以修正,定量地反映迁移动态。在全球范围内,2020年3月11日世界卫生组织宣布新型冠状病毒肺炎为大流行之后,提议的两个距离已经大大偏离了它们的基线。宣布后的周期性明显减少,这表明保护措施显然影响了人们的旅行习惯。国家规模的比较揭示了反应性的差异,证明了对比的流动模式在不同的流行阶段。我们发现,流动性变化的触发点与国家宣布的缓解措施非常吻合。在美国,新型冠状病毒肺炎流行病对流动性的影响是明显的。然而,各国之间的影响差别很大。强大的流动性恢复势头进一步推动了黑人生命的问题抗议活动,可能促进第二波感染在美国。



自然数整除网络中素数的模式及其合成


原文标题

Patterns of Primes and Composites from Divisibility Network of Natural Numbers

地址:
http://arxiv.org/abs/2007.00769
作者:
Abiya Rajans,G. Ambika

摘要:利用复杂网络的框架,我们给出了自然数的一些性质背后的模式。所使用的网络是一个整除网络,其中每个节点作为一个自然数具有一个固定的标识,节点之间的连接是基于数之间的整除模式进行的。本文推导了该网络中心性度量的底函数和除数函数的解析表达式。我们通过使用网络邻接矩阵的标准方法来验证这些措施。因此,从我们的研究中可以明显看出,网络的度量与素数和合数行为模式之间的关系。

来源:集智斑图
编辑:王建萍


近期网络科学论文速递


GPT-GNN: 图形神经网络的生成性预训练 | 网络科学论文速递35篇

关闭和重新开放: 学校在欧洲新型冠状病毒肺炎传播中的作用 | 网络科学论文速递33篇

社会互动的网络结构动力学模型 | 网络科学论文速递20篇

利用瞬态动力学和扰动,推导动力系统因果网络 |网络科学论文速递25篇

学习复杂多尺度系统的有效动力学 | 网络科学论文速递14篇

加入集智,一起复杂!



金融网络嵌入的时间动力学分析 | 网络科学论文速递35篇-集智俱乐部


集智俱乐部QQ群|877391004

商务合作及投稿转载|swarma@swarma.org

◆ ◆ 

搜索公众号:集智俱乐部


加入“没有围墙的研究所”

金融网络嵌入的时间动力学分析 | 网络科学论文速递35篇-集智俱乐部

让苹果砸得更猛烈些吧!


👇点击“阅读原文”,了解更多最新arxiv论文