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核心速递

在引文网络中发现科学共同体: 趋同聚类；
学习使多玩家随机博弈中的合作适应成为可能；
输入输出网络中无穷小稳态的结构；
病毒进化的随机建模与模拟；
客观频率不确定度量化大气 CO2反演；
CommuNety:一个预测具有凝聚力的社区的深度学习系统；
稳定的社区结构和社会排斥；
霍曼斯社会交换理论的计算方法；
超级扩散事件表明，SARS-CoV-2在封闭空间内积累，从而导致气溶胶传播；
通过高阶集聚系数风险评估系统风险；
多车道多类交通混合系统的平均场极限；
物理距离政策的流行病应对及其对暴发风险的影响；
墨西哥城联络网；
基于节点抽样的传染病阈值可伸缩估计；
印度特有的新冠肺炎模型: 结合地理、基础设施和响应异质性的预测和干预策略；
SHIR 模型：切合新冠肺炎案例数量；
网络弹性；

在引文网络中发现科学共同体:

趋同聚类

原文标题：

Finding Scientific Communities In Citation Graphs: Convergent Clustering

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14452

作者：

Shreya Chandrasekharan,Mariam Zaka,Stephen Gallo,Tandy Warnow,George Chacko

摘要：了解科学共同体的性质和组织结构具有广泛的利益。无形学院是这种类型社区的一个历史隐喻，寻找这样的大学可以被定义为一小群科学家探测和分析共同关心的问题。以前曾对个别社区的科学和社会行为进行过个案研究。在这项研究中，我们介绍了，一种新的可扩展的社区发现方法。在专家评估的辅助下，我们使用两种不同聚类方法的聚合，从200多万篇来自免疫学领域跨越11年的文章中选择相关的聚类质量指标进行评估。最后，我们识别由这些集群定义的作者群体。专家审查了这一管道生成的文章集样本，显示出强烈的专题相关性，表明推断的作者群体可能代表有效的实践社区。这些发现表明，这种趋同的方法在未来可能是有用的。

学习使多玩家随机博弈中

的合作适应成为可能

原文标题：

Learning enables adaptation in cooperation for multi-player stochastic games

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14957

作者：

Feng Huang,Ming Cao,Long Wang

摘要：自然种群中个体之间的相互作用往往发生在动态变化的环境中。了解环境变化在族群动态中的作用一直是理论生态学和种群生物学的中心话题。然而，关键的问题，即个人如何在具有挑战性的社会困境中调整他们的行为，以适应环境的波动，还没有得到满意的解决。利用进化博弈论和随机博弈，我们建立了一个博弈理论框架，该框架结合了强化学习的自适应机制，以研究在不断变化的群体互动环境中合作行为是否能够演化。当玩家的动作选择仅受到过去增援的轻微影响时，我们构造了一个分析条件来判断合作是否比背叛更有利。直观地说，这个条件揭示了为什么和如何环境可以调解合作困境。在我们的模型架构下，我们还比较了这种学习机制与两个非学习决策规则，我们发现学习显著地改善了弱社会困境中的合作倾向，并且，与之形成鲜明对比的是，在强社会困境中阻碍合作。我们的研究结果表明，在复杂的社会生态困境中，学习使个体能够适应不同的环境。

输入输出网络中

无穷小稳态的结构

原文标题：

The Structure of Infinitesimal Homeostasis in Input-Output Networks

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.05348

作者：

Yangyang Wang, Zhengyuan Huang, Fernando Antoneli, Martin Golubitsky

摘要：当一个系统的可观测值(如体内温度)在一定的外部参数范围内(如环境温度)保持近似恒定时，稳态就发生了。更确切地说，动态平衡是指系统的输出 xo 在输入的变化时近似为常数的现象。动态平衡现象在微分方程生物化学网络中普遍存在，这些网络可以抽象为具有固定输入节点和不同固定输出节点的有向图。我们假设只有输入节点显式依赖于 i，输出节点值 xo (i)。然后我们研究了无限小的稳态: 点 I0，其中 dxodI (I0) = 0，通过证明存在一个与 g 相关的正方形的稳态矩阵 h，并且无限小的稳态点出现在 det (h) = 0的地方。将组合矩阵理论和图论应用于 h，使我们能够对稳态的类型进行分类。证明了稳态类型对应于 h 中的一组不可约块，这些子网络分为结构型和附属型两类。例如，前馈环模式是结构型模式，而负反馈环模式是附属型模式。我们给出了两个算法来确定一个菜单的内稳态类型是可能的在 g: 一个算法枚举的结构类型和一个枚举的附加类型。这些子网络可以直接从 g 中读出，而不需要对模型方程进行计算。

病毒进化的随机建模与模拟

原文标题：

Stochastic Modeling and Simulation of Viral Evolution

地址：

http://arxiv.org/abs/1706.04640

作者：

Luiza Guimarães,Diogo Castro,Bruno Gorzoni,Luiz Mario Ramos Janini,Fernando Antoneli

摘要：RNA 病毒包含了大量被称为准种的近亲，但遗传上高度多样化的实体。了解产生和维持这种极端多样性的机制对于研究感染宿主的病毒持续性和病理生物学是至关重要的。本文以多型分支过程理论为基础，通过建立一个数学模型对准种理论进行研究，以更好地理解病毒多样性、持续生存和灭绝机制的作用。我们通过计算模拟和模型的理论分析相结合来完成这一理解。为了进行仿真，我们将数学模型实现到一个能够运行仿真并以图形格式实时显示结果的计算平台上。除其他外，我们表明，病毒种群的建立可能表现出四种不同的方式，从引入到新的宿主，直到达到平衡或经历灭绝。此外，我们还能够模拟不同的适应度分布，这些适应度分布代表了宿主体内的不同环境，这些环境可能对病毒的成功有利，也可能有害。我们提出了最常用的机制来解释 RNA 病毒种群的灭绝称为致命性突变和突变融化。我们能够证明这两种机制之间的对应关系，这意味着存在一个导致 RNA 病毒灭绝的统一原则。

客观频率不确定

度量化大气 CO2反演

原文标题：

Objective frequentist uncertainty quantification for atmospheric CO2 retrievals

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14975

作者：

Pratik Patil,Mikael Kuusela,Jonathan Hobbs

摘要：大气中二氧化碳含量的不断增加正在影响全球气候系统，威胁着地球生态系统的长期可持续性。为了更好地了解二氧化碳的源和汇，美国航天局运行轨道碳观测卫星 -2和3号，从太空监测二氧化碳。这些卫星以不同的光谱波段对地球表面反射的太阳光进行被动辐射测量，然后反向获得大气中二氧化碳浓度的估计值。本文首先分析了当前的业务反演过程，利用先验知识对相关的大气状态变量进行概率分布的形式来规范下面的不适定逆问题，并指出由此产生的不确定性可能在单个位置和空间区域上都没有得到很好的校正。为了解决这些问题，我们提出了一种新的方法，利用已知的状态变量的物理约束和 CO2剖面目标函数的直接反演，构造了基于凸规划的校正频率置信区间。此外，我们还研究了个体干扰状态变量对置信区间长度的影响，并确定了某些关键变量，这些关键变量可以在给定附加确定性或概率性约束的情况下大大减少最终的不确定性，并建立了一个原则性框架，将这些信息纳入我们的方法中。

CommuNety:

一个预测具有凝聚力的

社区的深度学习系统

原文标题：

CommuNety: A Deep Learning System for the Prediction of Cohesive Social Communities

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14741

作者：

Syed Afaq Ali Shah,Weifeng Deng,Jianxin Li,Muhammad Aamir Cheema,Abdul Bais

摘要：有效挖掘由大量用户组成的社会化媒体是一项具有挑战性的任务。传统的方法依赖于分析与用户相关的文本数据来完成这项任务。然而，文本数据缺乏关于社会用户及其相关群体的重要信息。在本文中，我们提出了一个深度学习系统 CommuNety，用图像来预测具有内聚力的社会网络。提出的深度学习模型由层次化的 CNN 体系结构组成，用于学习每个内聚网络的描述性特征。本文还提出了一种新的人脸共现频率算法来量化图像中人的存在，并提出了一种新的照片排序方法来分析预测的社会网络中不同个体之间的关系强度。我们在 PIPA 数据集上对所提出的方法进行了广泛的评价，并与最新的方法进行了比较。我们的实验结果证明了所提出的技术在预测不同个体之间的关系和社区的凝聚力方面的优越性。

稳定的社区结构和社会排斥

原文标题：

Stable Community Structures and Social Exclusion

地址：

https://arxiv.org/abs/2007.14515

作者：

Boxuan Li,Martin Carrington,Peter Marbach

摘要：本文运用博弈论的方法研究了社会(信息)网络中的社会排斥，并研究了某一类群体结构的稳定性，这类群体结构是纳什均衡点。我们分析的主要结果表明，该类中所有稳定的群落结构(纳什均衡)都是群落结构，在这种结构下，一些行为者被社会排斥，不属于任何一个群落。这个结果相当惊人，因为它表明社会排斥可能是社交网络中的“规范”(一个预期的结果) ，而不是一个反常现象。

霍曼斯社会交换理论的计算方法

原文标题：

A Computational Approach to Homans Social Exchange Theory

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14953

作者：

Taha Enayat,Mohsen Mehrani Ardebili,Ramtin Reyhani Kivi,Bahador Amjadi,Yousef Jamali

摘要：社会是如何运作的？群体是如何在社会中出现的？情绪和记忆对我们的日常行为有什么影响？乔治 · 霍曼斯和我们一样，对社会是什么有自己的看法，只不过他是个社会学家。霍曼斯理论是一种交换理论，它基于几个关于个体基本行为的命题，以及价值观、记忆和期望如何影响他们的行为。本文主要研究这些命题是否能满足我们的社会概念，并在计算上生成社会概念的本质属性。为此，基于 Homans 的介词，我们为每个代理提供了与其他代理进行交换的机会。也就是说，每个代理人根据自己以前的历史与熟悉的代理人进行交易，并通过探索与新发现的代理人进行交易。我们工作的一个新颖之处是调查基础理论的含义，同时用最小的干预来掩盖其缺陷; 缺陷在非数学理论中是不可避免的。我们工作的重要性在于我们已经仔细审查了一个实际的社会学理论的后果。在研究的最后，我们对霍曼斯理论提出了另一个命题，这使得该理论更具吸引力，并探讨了其他可能的进一步研究方向。

超级扩散事件表明，

SARS-CoV-2在封闭空间内积累，

从而导致气溶胶传播

原文标题：

Superspreading events suggest aerosol transmission of SARS-CoV-2 by accumulation in enclosed spaces

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14807

作者：

John M. Kolinski,Tobias M. Schneider

摘要：病毒传播途径对公共安全有着深远的影响，因此建立对可行的传染途径的准确和完整的理解势在必行。SARS-CoV-2是否通过空气传播目前还不确定。虽然越来越多的证据表明它可以在有限的空间通过空气传播，但是这种天生的传播模式还没有被证明。在这里，我们表明，几个报道的超级扩散事件的定量分析指向气溶胶介导的 SARS-CoV-2传播。被感染者在封闭空间发出的雾化病毒会累积，直到病毒粒子发射和病毒粒子失稳达到平衡，从而形成稳态浓度 c ∞。当携带病毒的气溶胶飞沫被吸入较长时间共同居住时，累积的时间尺度会导致暴露显著增强。报告的超级扩散事件被发现跟踪一个单一的数值计算病毒暴露，提示通过气溶胶最小感染剂量(MID)。我们的分析所显示的 MID 与测量的甲型 H2N2流感(1957-1958年亚洲流感大流行的病毒)的 MID 是可比的。我们的模型表明，当过滤速率超过气雾化 SARS-CoV-2的不稳定速率时，气溶胶介导传播的可能性显著降低。

通过高阶集聚系数

风险评估系统风险

原文标题：

Systemic risk assessment through high order clustering coefficient

地址：

http://arxiv.org/abs/1810.13250

作者：

Roy Cerqueti,Gian Paolo Clemente,Rosanna Grassi

摘要：在本文中，我们提出了一种在金融网络背景下衡量系统性风险的新方法。为此，我们提供了一个系统性风险的定义，该定义是基于不同层次上发展起来的网络节点周围聚集的邻居的结构。这个拟议的度量包含了我在 Cerqueti 等人(2018)中引入的一个节点 l 阶集聚系数的广义概念。它的性质也在系统风险评估方面进行了探讨。对时变的全球银行网络进行的经验性实验显示了所提出的系统性风险衡量标准的有效性，并提供了过去几年系统性风险变化情况的深刻见解，同时也考虑到最近的金融危机以及随后对具有全球系统重要性的银行实施的更加严格的监管。

度相关网络上的可解传染病模型

原文标题：

Solvable epidemic model on degree-correlated networks

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14763

作者：

Satoru Morita

摘要：疾病和信息通过社会和信息网络传播。了解网络中的传播现象，不仅需要关注度分布，还需要关注度相关性。然而，分析性地处理度相关性对扩散现象的影响被认为是困难的。在这里，我们用一种简单的方法介绍了度相关性，并给出了爆发阈值和基本传染数的理论公式。我们从理论上阐明了度相关性的影响。

多车道多类交通

混合系统的平均场极限

原文标题：

Mean-field limit of a hybrid system for multi-lane multi-class traffic

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14655

作者：

Xiaoqian Gong,Benedetto Piccoli,Giuseppe Visconti

摘要：本文旨在研究车辆交通流激励下的离散事件耦合平均场方程和常微分方程。考虑了人驾驶和自主驾驶车辆存在时的多车道交通流，自主驾驶车辆可能受到外部决策者的影响。首先，基于连续的 Bando-Follow-the-Leader 动力学和车道变换引起的离散事件，建立了一个有限维混合系统。本文通过使人车数趋于无穷大，严格地导出了有限维混杂系统的平均场极限，它由一个无穷维混杂系统组成。后者由耦合 vlasov 型偏微分方程、常微分方程和离散事件描述。特别是，人类驾驶车辆的微观换道机动产生了一个 vlasov 型 PDE 的源项。

物理距离政策的流行病

应对及其对暴发风险的影响

原文标题：

Epidemic response to physical distancing policies and their impact on the outbreak risk

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14620

作者：

Fabio Vanni,David Lambert,Luigi Palatella

摘要：我们介绍了一个理论框架，该框架强调了物理距离变量的影响，例如人类的流动性和物理接近性对流行病进化的影响，关键是对繁殖数量的影响。特别是，为了应对新型冠状病毒肺炎的大流行，各国采取了不同程度的封锁措施，以减少新感染病例的数量。具体来说，我们使用碰撞的方法，以传染病年龄结构模型描述的更新方程为时间同质演化的流行病。因此，我们展示了封锁政策的各种贡献，即物理接近性和人的流动性，如何减少 SARS-CoV-2的影响和减轻疾病复苏的风险。我们检查我们的理论框架使用实际数据物理距离与两个不同的数据库，获得一致的结果。最后，我们提出了一个考虑人与人之间相互作用类型的有效再生数方程，这可能有助于政策制定者改善远程工作组织结构。

探测机器人并评估

它们对社交网络的影响

原文标题：

Detecting Bots and Assessing Their Impact in Social Networks

地址：

http://arxiv.org/abs/1810.12398

作者：

Nicolas Guenon des Mesnards,David Scott Hunter,Zakaria el Hjouji,Tauhid Zaman

摘要：在线社交网络经常受到恶意行为者的影响，通过使用被称为机器人的自动化帐户。我们考虑的问题是在线社交网络中检测机器人，并评估它们对个人意见的影响。我们首先分析了社交网络中机器人的行为，发现它们表现出异质性，这意味着它们与人类的互动比其他机器人多。我们利用这个特性开发了一个基于统计物理学的伊辛模型的检测算法。通过解决最小切割问题来识别机器人。我们表明，这种伊辛模型算法可以识别机器人具有更高的准确性，同时利用更少的数据比其他国家的最先进的方法。然后，我们开发了一个函数，我们称之为广义谐波影响中心性，以评估机器人对社交网络中用户意见的影响。这个函数基于一个广义的观点动力学模型，捕捉机器人的活动水平和网络连通性如何改变平衡观点。为了将广义谐波影响向心性应用于真实的社会网络，我们开发了一个基于用户社会网络帖子的深层神经网络来测量用户的意见。然后利用该神经网络计算了机器人在多个实际社会网络中的广义谐波影响中心性。对于某些网络，我们发现数量有限的机器人可以引起人们观点的重大转变。在其他网络中，我们发现机器人没有什么影响。总的来说，我们发现广义谐波影响中心性是衡量机器人在社交网络中影响的一个有用的操作工具。

墨西哥城联络网

原文标题：

The Contact Network of Mexico City

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14596

作者：

Guillermo de Anda-Jáuregui,Plinio Guzmán,Maribel Hernández-Rosales

摘要：人与人之间最基本的互动是发生在距离很近的地方: 对话、物理商务、教育、体育、娱乐和交通，这些活动都是通过距离很近而不需要使用技术就可以进行的。人们的身体互动方式是人类社会复杂性的一个主要组成部分。墨西哥城是墨西哥最大的城市，也是世界上最大的城市之一，拥有900多万居民，聚集了绝大多数的政府和商业中心。重建其居民之间的一系列物理互动可能会导致对城市复杂性的更好理解。这种联系网络可用于从城市规划到传染媒介传播的各种应用。在这项工作中，我们使用2020年2月份收集的移动设备(手机)的匿名位置数据，根据这些设备的物理接近程度，重建了几天的联系网络。我们发现墨西哥城的联系网络非常稀疏，度数分布严重，墨西哥城是最大的拥有属性连接元件(图论) ，包含了10% 到20% 的设备。我们发现，虽然网络拓扑每天都是不同的，但是在工作日和周末之间并没有一致的区别。我们提出这个结果，同时发布了一个匿名网络重建与数据从2020年2月18日，作为墨西哥城的第一个联系网络的描述。

基于节点抽样的

传染病阈值可伸缩估计

原文标题：

Scalable Estimation of Epidemic Thresholds via Node Sampling

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14820

作者：

Anirban Dasgupta,Srijan Sengupta

摘要：传染病可以通过社会接触网络从一个人传染给另一个人。在当今相互关联的全球社会中，这种传染过程可能导致全球公共卫生危害，正如正在进行的新型冠状病毒肺炎流行病所示。因此，从推论统计学的角度研究传染病的网络传播具有重要的现实意义。研究网络传染过程的一个重要且广泛的边界条件是所谓的传染阈值。流行阈值在确定引入社会接触网络的病原体是否会导致流行病或灭绝方面起着关键作用。本文从统计网络推断的角度研究流行病阈值。我们确定了两个主要的挑战，是由高计算和抽样复杂性的流行病阈值造成的。我们开发两个统计准确和计算有效的逼近技术，以解决这些问题下的 Chung-Lu 建模框架。基于随机游走采样的第二种近似方法，进一步享有需要节点中极小部分数据的优势。我们为这两种方法建立了理论保证，并证明了它们的经验优势。

印度特有的新冠肺炎模型:

结合地理、基础设施和

响应异质性的预测和干预策略

原文标题：

An India-specific Compartmental Model for Covid-19: Projections and Intervention Strategies by Incorporating Geographical, Infrastructural and Response Heterogeneity

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14392

作者：

Sanit Gupta,Sahil Shah,Sumit Chaturvedi,Pranav Thakkar,Parvinder Solanki,Soham Dibyachintan,Sandeepan Roy,M. B. Sushma,Adwait Godbole,Noufal Jaseem,Pradumn Kumar,Sucheta Ravikanti,Aritra Das,Giridhara R. Babu,Tarun Bhatnagar,Avijit Maji,Mithun K. Mitra,Sai Vinjanampathy

摘要：我们提出了一个区域元人口模型，用于研究新型冠状病毒肺炎在印度的传播。我们的模型使用适用于新型冠状病毒肺炎的流行病学模型来模拟地区或州一级的人口。利用现有的普查数据开发的交通矩阵将不同的地区连接起来。我们在模型中引入了测试率的不确定性，该模型考虑了不同国家对流行病的不同反应，以及公共医疗保健系统状态的因素。我们的模型允许我们对新型冠状病毒肺炎在印度的传播进行定性预测，并且进一步允许我们调查不同的干预措施的效果。通过在地理和基础设施层面以及在地方反应方面建立异质性，我们的模型旨在捕捉适合于印度这样一个多样化国家的流行病学模型的某些复杂性。

SHIR 模型：

切合新冠肺炎案例数量

原文标题：

The SHIR Model: Realistic Fits to COVID-19 Case Numbers

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14804

作者：

T. Barnes

摘要：我们考虑一个全球(独立于地点的)大流行增长模型，它概括了 SIR 模型，以适应新型冠状病毒肺炎大流行的重要特征，特别是实施大流行减少措施。这个“ SHIR”模型应用于新型冠状病毒肺炎卫生组织的数据，并显示了一个简单、易于处理的形式主义的前景，这个形式的参数很少，可以用来建立大流行病例数模型。作为一个例子，我们表明，来自15个中欧和西欧国家的每天新的新型冠状病毒肺炎病例的平均时间依赖性与模型的分析，无参数预测是完全一致的。

网络弹性

原文标题：

Network resilience

地址：

http://arxiv.org/abs/2007.14464

作者：

Xueming Liu,Daqing Li,Manqing Ma,Boleslaw K. Szymanski,H Eugene Stanley,Jianxi Gao

摘要：众所周知，我们星球上的许多系统在被迫经历一个“临界点”时，会突然地、不可逆转地从一个状态转移到另一个状态，例如生态网络的大规模灭绝、基础设施系统的连锁故障，以及人类和动物网络的社会惯例变化。这种制度转变表明了一个系统的弹性，这是一个系统在面对内部动荡或外部环境变化时调整其活动以保持其基本功能的能力的特征。在过去50年中，几乎完全关注低维系统及其弹性功能和预警信号指标的校准，而没有考虑各组成部分之间的相互作用。只是在最近几年，网络科学家们利用网络理论和大量实际数据集的优势，将他们的兴趣引向了现实世界中复杂的网络化多维系统及其弹性功能和预警指标。本报告全面回顾了复原力在生态学、生物学、社会系统和基础设施等不同领域的功能和复杂系统的政权转移。我们包括实证观察、实验研究、数学建模和理论分析的相关研究。我们还讨论了一些模糊的定义，如鲁棒性、弹性和稳定性。