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核心速递

经济与疾病传播: COVID 19的重启机制；
近似社会最优的分散联盟形成；
多主体系统动态任务分配问题的分散博弈控制；
恶意专家参与乘法学习系统的最优对抗策略；
神经元群体的相干共振: 平均场与网络模型；
耦合 Lévy 过程中的 Moses，Noah 和 Joseph 效应；
火星任务的效率评估，影响因子，探测器质量的影响，探测器预期寿命和可靠性；
点过程中流动性对传染病传播影响的计算框架；
俄罗斯“黑材料”的社交网络；
金融市场的单纯持续性: 过滤、生成过程与投资组合风险；
大流行病数据中复杂固定点的证据；

经济与疾病传播:

COVID 19的重启机制

原文标题：

Economy Versus Disease Spread: Reopening Mechanisms for COVID 19

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=9a65aa88-fbc1-11ea-bac5-0242ac1a000a

作者：

John Augustine,Khalid Hourani,Anisur Rahaman Molla,Gopal Pandurangan,Adi Pasic

摘要：我们研究重新开放经济活动的机制，探索控制2019冠状病毒疾病扩散和最大化经济影响之间的权衡。这是当前的重要性，因为许多组织，城市和国家正在制定重新开放战略。我们的机制，称为组调度，是基于将人口划分为组，并在适当的日子安排每个组，可能的间隔(当所有隔离)。每个小组不与其他小组互动，更重要的是，小组中任何有症状的人都被隔离。具体来说，我们的机制是拥有属性参数(g，d，t) ，其中 g 是组的数量，d 是组连续调度的天数，t 是周期之间的间隔。我们的研究表明，我们的机制能够有效地平衡经济活动，从而更有效地控制2019冠状病毒疾病病毒。特别是，我们展示了(2,5,0)机制，它将人口分成两组，每组工作5天，非常有效地平线了2019冠状病毒疾病病例的数量，同时仍然保持经济活动在 covid-19之前水平的70% 。我们还研究了(2,3,2)和(3,3,0)等机制，这些机制以更积极地控制病毒为代价，实现了较低的经济产出(约50%) ; 这些机制可适用于疾病在人群中传播更为猖獗的情况。我们通过对各种流行病学模型的理论分析和广泛的实验模拟证明了我们的机制的有效性。我们的机制仅仅通过调节人类的相互作用就证明是有益的。此外，我们的研究结果表明，如果按照社会距离、戴口罩和其他公共卫生指南来降低疾病传播(生殖)率，就可以进一步提高我们机制的效力。

近似社会最优的分散联盟形成

原文标题：

Approximately Socially-Optimal Decentralized Coalition Formation

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=f5b6a9ee-fbd2-11ea-bac5-0242ac1a000a

作者：

Sid Chi-Kin Chau,Khaled Elbassioni,Yue Zhou

摘要：联盟的形成是社会互动的核心部分。在新兴的社会点对点互动时代(例如，共享经济) ，联盟的形成往往会以分散的方式进行，基于参与者的个人偏好。一个可能的结果将是一个稳定的联盟结构，其中没有任何一组参与者可以合作选择退出，形成另一个联盟，诱导更高的偏好，其所有成员。值得注意的是，存在一系列公平的成本分担机制(如讨价还价博弈的平等分担、比例分担、平等分担和纳什讨价还价解) ，这些机制建立了具有稳定联盟结构的实际成本分担应用模型，如联盟结构的存在性和小的强无政府价格(SPoA)接近社会最优。在本文中，我们弥补了关于分散联盟形成结果的几个空白: (1)我们在 SPoA 上建立了一个对数下界，从而证明了几个已知的公平成本分担机制是最小 SPoA 的最佳实用机制。(2)改进平等主义和纳什议价成本分担机制的动态安全保障机制，使其与下限相匹配。(3)我们推导出各种不同费用分摊机制的特别预算安排。(4)提出了一种分散算法来构造稳定的联盟结构。(5)最后，我们将我们的研究结果应用到对等能源共享的一个新的应用上，使得家庭可以共同利用相互的能源资源。我们提出了一个实际的 P2P 能源共享项目的分散联盟形成的实证研究。

多主体系统动态

任务分配问题的分散博弈控制

原文标题：

Decentralized Game-Theoretic Control for Dynamic Task Allocation Problems for Multi-Agent Systems

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=f459e340-fbd2-11ea-bac5-0242ac1a000a

作者：

Efstathios Bakolas,Yoonjae Lee

摘要：针对多智能体系统的动态任务分配问题，提出了一个分散博弈论框架。在我们的问题公式中，代理人的效用取决于与成功完成分配给他们的任务相关的报酬和成本。奖励反映了代理人完成指定任务的可能性，而成本反映了完成这些任务所需的努力(这种努力取决于相应的最优控制问题的解决)。本文研究的任务分配问题对应于一个动态博弈，其解取决于主体的状态，而不同于传统的静态(或单行为)博弈模型。我们提出一个贪婪的解决方案，其中代理商相互协商，以找到一个共同同意(或个体合理)的任务分配配置文件的基础上评估的任务实用程序，反映他们的当前状态。我们通过大量的数值模拟来说明这项工作的主要思想。

恶意专家参与乘法学习系统的

最优对抗策略

原文标题：

Toward Optimal Adversarial Policies in the Multiplicative Learning System with a Malicious Expert

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=f3be7644-fbd2-11ea-bac5-0242ac1a000a

作者：

S. Rasoul Etesami,Negar Kiyavash,Vincent Leon,H. Vincent Poor

摘要：我们考虑一个学习系统基于传统的乘法权重(MW)规则，结合专家的意见，预测一系列真实的结果。假定其中一名专家是恶意的，目的是对系统造成最大的损失。系统的损失自然定义为预测结果序列和真实结果之间的总和绝对差。我们在脱机和联机设置下都考虑了这个问题。在离线环境中，恶意专家必须先验地选择其整个决策序列，我们多少有些令人惊讶地表明，一个总是报告错误预测的简单贪婪策略是渐近最优的，其近似比例为1 + o (lnNN—- √) ，其中 n 是预测阶段的总数。特别是，我们描述了一个极其类似于最优离线政策结构的政策。对于恶意专家可以自适应决策的在线环境，我们证明了通过求解 o (N3)中的一个动态程序可以有效地计算出最优的在线策略。我们的研究结果为常用的学习算法的脆弱性评估提供了一个新的方向，以对抗性攻击的威胁是系统的一个组成部分。

神经元群体的相干共振:

平均场与网络模型

原文标题：

Coherence resonance in neuronal populations: mean-field versus network model

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=c5629ed2-fbc9-11ea-bac5-0242ac1a000a

作者：

Emre Baspinar,Leonhard Schülen,Simona Olmi,Anna Zakharova

摘要：相干共振的反直觉现象描述了噪声诱发振荡在可激发区域的规律性的非单调行为，导致了中等噪声强度的激发振荡的规律性的最佳响应。我们研究了具有不同耦合结构的 FitzHugh-Nagumo (FHN)神经元群中的这一现象。对于可激发区域的 FHN 系统网络，已经对相干共振进行了数值分析。在这里，我们集中在一个分析方法研究的平均场极限的局部和全球耦合的总体。平均场极限是指当元素个数趋于无穷大时复杂网络的平均行为。我们推导了一个平均场极限来逼近低噪声强度的局部耦合 FHN 网络。进一步，我们将均值场方法应用于全局耦合的 FHN 网络。我们比较了平均场和网络结构的相干共振结果，发现在全局耦合情况下，两种方法的对应性足够好，可以捕捉到反相干共振的出现。最后，我们研究了耦合强度和噪声强度对网络和平均场模型的相干共振的影响。

耦合 Lévy 过程中的 Moses，

Noah 和 Joseph 效应

原文标题：

Moses, Noah and Joseph Effects in Coupled Lévy Processes

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=7cf9ec7a-fbc6-11ea-bac5-0242ac1a000a

作者：

Erez Aghion,Philipp G. Meyer,Vidushi Adalkha,Holger Kantz,Kevin E. Bassler

摘要：我们研究了一种检测反常扩散起源的方法，当它被观察到在一个时间序列的集合，实验或数值产生，没有知识的确切底层动力学。平方位移异常扩散标度的原因分解为三个根本原因: 增量相关用“约瑟夫效应”[ Mandelbrot 1968]表示，增量概率密度的胖尾导致“诺亚效应”[ Mandelbrot 1968] ，非平稳性导致“摩西效应”[ Chen 等人2017]。经过适当的重新标度，基于这些影响的量化，增量分布在增加倍收敛到一个时不变的渐近形状。对于不同的过程，这个渐近极限可以是一个平衡态，一个无穷大不变量，或者一个无穷大协变密度。本文利用时间序列分析的数值方法，对非线性耦合 l‘ evy 行走模型中的三种效应进行了量化，并与理论预测结果进行了比较，讨论了该方法的通用性。

火星任务的效率评估，影响因子，

探测器质量的影响，

探测器预期寿命和可靠性

原文标题：

Assessment of Efficiency, Impact Factor, Impact of Probe Mass, Probe Life Expectancy, and Reliability of Mars Missions

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=ec67ad6e-fbc5-11ea-bac5-0242ac1a000a

作者：

Malaya Kumar Biswal M,Ramesh Naidu Annavarapu

摘要：对于太空探索者来说，火星是继月球之后展示人类探险和低地球轨道以外技术范围的下一个前沿阵地。政府航天机构以及私营航天部门正在广泛努力改进航天事业。以机器人卫星到达火星的灵感为中心，利用各种数学分析方法，解释了火星探测器的飞行任务比例、探测器的效率和可靠性、质量对飞行任务持续时间的影响和影响系数、连续飞行任务之间的时间间隔、探测器寿命的解释和过渡区域等重要的飞行任务参数。我们还讨论了这些参数对未来任务完成的重要性。本文的新颖之处在于，我们发现了一个深刻的关系，描述了探测器质量对任务持续时间的不利影响。应用这个关系，我们还解释了即将到来的任务的探测器预期寿命的长短。

点过程中流动性对

传染病传播影响的计算框架

原文标题：

A computational framework for evaluating the role of mobility on the propagation of epidemics on point processes

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=c8076f56-fbc3-11ea-bac5-0242ac1a000a

作者：

François Baccelli,Nithin Ramesan

摘要：本文主要研究了当易感点的感染率与周围球体中的感染点数成正比时，平稳 Poisson 点过程的 SIS 流行动力学(又称接触过程)。讨论了两个模型，第一个是静态点过程，第二个是点受到一些随机运动。对于这两个模型，我们使用守恒方程作为矩量来分析感染点和易感点的驻点过程。然后提出了一种启发式的第三矩量分解方法，推导出简单的多项式方程，使人们可以推导出感染节点的分数和稳态的闭式近似。这些多项式方程还导致了一个相图，该相图试探性地描述了参数空间(种群密度、感染半径、感染和恢复率以及运动速率)的区域，这些区域是流行病存活的区域和那些存在灭绝的区域。根据这个相图，流行病的生存率并不总是运动速率的递增函数。这些结果通过对大型二维环面的模拟得到了证实。仿真结果表明，多项式方程能够准确地预测流行病生存时被感染节点的比例。通过模拟该流行病在大环面上的平均存活时间，部分地证实了相图的正确性。相图准确地预测了平均生存时间随运动速率增加或减少的参数区域。

俄罗斯“黑材料”的社交网络

原文标题：

A Social Network of Russian “Kompromat”

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=c1f5a53a-fbc1-11ea-bac5-0242ac1a000a

作者：

Dmitry Zinoviev

摘要：“黑材料”(俄语中“损害材料”的意思)从苏联时代起就被有效地用来骚扰俄罗斯的政治和商业精英。诸如“ RuCompromat”之类的在线众包项目使得利用定量技术——即社交网络分析——对黑材料进行分类和分析成为可能。本文构建了1991 — 2020年俄罗斯受黑材料影响的11,000名俄罗斯人和外国人的社会网络。该网络具有62个密集社区的优秀模块化结构。其中一个群体包括著名的美国官员、政治家和企业家(包括唐纳德 · 特朗普总统) ，似乎对俄罗斯有争议地干涉2016年美国总统选举感到担忧。各种网络中心性指标确定了十七个最重要的黑材料数据，其中弗拉基米尔 · 普京稳居首位。我们进一步揭示了由企业家、政治家、银行家和执法官员(“强力集团”)主导的四种类型的社区，后者与前三种截然不同。

金融市场的单纯持续性:

过滤、生成过程与投资组合风险

原文标题：

Simplicial persistence of financial markets: filtering, generative processes and portfolio risk

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=b253a82a-fbc1-11ea-bac5-0242ac1a000a

作者：

Jeremy D. Turiel,Paolo Barucca,Tomaso Aste

摘要：我们介绍了单纯形持久性，这是一个度量网络模式在后续时间层中的时间演化的方法。我们从相关滤波中观察到结构演化中的长记忆现象，其中单纯复形数目呈双区间幂律衰减。空模型的基础时间序列进行测试，以研究性质的生成过程及其进化约束。利用 TMFG 滤波技术和阈值分割技术生成网络，结果表明基于嵌入的滤波方法(TMFG)能够在整个市场样本中识别出高阶结构，而阈值分割方法无法识别高阶结构。这些长记忆过程的衰减指数被用来描述基于其发展阶段和流动性的金融市场。我们发现，流动性越强的市场，持续衰退的速度越慢。这与人们普遍认为的发达市场更为随机的看法形成了鲜明对比。我们发现，在涉及每个单一变量的动态方面，它们的确较难预测，但在涉及变量的集体演变方面，它们的预测性更强。这可能意味着系统性冲击的脆弱性更高。

大流行病数据中复杂固定点的证据

原文标题：

Evidence for complex fixed points in pandemic data

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=1c0e5b4e-fbc1-11ea-bac5-0242ac1a000a

作者：

Giacomo Cacciapaglia,Francesco Sannino

摘要：流行病学数据表明，在波浪之间存在一个准线性增长区(散步期)。我们证明，这构成了近时间尺度不变性存在的证据，通过流行病重整化群方法中的复杂固定点整齐地编码。因此，我们对多波动力学及其内波漫步机制有了更深入的了解。我们的研究结果是根据2019冠状病毒疾病卫生组织的大流行数据进行测试和校准的。由于我们的方法是围绕对称性原则组织的，因此简单易行，我们的发现相当于流行病学数据数学模型化方式的范式转变。