本期内容概览:
生命起源与自我复制
胡国辉:网络重构的动力学
多层网络的动力学:从结构依赖到历史依赖
况琨:潜结果框架下的因果效应


生命起源与自我复制

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课程概览
内容简介生命起源概述
对于生命是如何起源的这个问题,至少有两个大的方面。一方面是一个历史问题,关于“地球上”的生命是如何出现的:在海底火山、“失落之城”周围从零演化而来?是由陨石从外太空带来?等等。另一方面是一个原理问题:广义上的生命得以出现的机制是什么?这里不仅仅指地球上的以碳元素、有机物为基础的生命,也可以指外星球上可能存在的、我们未曾见过的以另外的元素或物质为基础的生命,或实验室未来可能创造出的另外的生命形式。对机制的研究,可以基于真实的化学,也可以基于数学原理和规则。本期读书会主要侧重于讨论后者(但并不涉及晦涩难懂的数学)。

关于自我复制的数学模型

我们通过一个数学模型(Integer soup,发表在Journal of Biological Chemistry)来介绍三种不同类型的化学系统,以及它们的判定条件:自我复制系统(生命则包含在此类之中)、催化系统、和其他的平庸系统。判定条件并不复杂,简单来讲,自我复制系统只需满足两个条件即可:其一,该系统的每一个化学反应中,至少有一种反应物来自于该系统中其他化学反应的生成物;其二,中间产物有净增加。

模型的启示
上面的模型能够复现出很多生命所具有的特征,帮助我们理解生命和进化。比如,复杂分子是如何在初始条件很简单的系统中出现的,就像生命这个复杂系统是如何在没有生命的星球上出现的?像ATP这类在地球上所有生命中都通用的自由能很高的分子是如何从自由能很低的分子中生成的,并且源源不断地生成?还有一个看似不相关的过程:在生物学中可能经常能见到的黄金分割率(叶序学,比如向日葵籽的排布)跟自我复制是不是有什么不寻常的联系?

讨论

在有了对“自我复制”的清晰定义之后,使得一些模糊的问题能够被具体地讨论。我们这里挑出了两点:其一,由于自我复制系统的特性,它们在一定意义上具有原始的遗传性(也就是说,生命的涌现并不要求自我复制和遗传性各自独立地涌现);其二,火可以被区分为自我复制系统和非自我复制系统,而自我复制的某些类型的火跟生命应该如何区分则需要借助其他的信息。

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https://campus.swarma.org/course/2261


胡国辉:网络重构的动力学

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课程概要本课程来自集智第 1 期复杂系统自动建模读书会的论文解读活动。

是对论文《Revealing networks from dynamics: An introduction》的解读。

如何根据系统的群体动力学演化规律,对复杂网络的拓扑结构进行重构,是学术界面临的关键问题。本文在简单地引入了复杂网络的基本概念后,介绍了复杂网络中有效链接和结构链接两者之间的区别。文章中详细地回顾了基于群体动力学数据,重构网络中结构链接的三种主要基本方法,即驱动-响应方法、复制-同步方法和直接重构方法,并指出了每种方法的优缺点和适用范围;简略地介绍了基于相关函数和最大熵理论,重构有效链接的思路。
本文作者Marc Timme目前是德累斯顿工业大学(TU Dresden)教授,复杂网络系统研究的知名学者。写作此文时,他任德国马普动力学和自组织研究所的教授,并主持该所网络动力学课题组的研究工作。
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https://campus.swarma.org/course/1129


多层网络的动力学:
从结构依赖到历史依赖

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课程概要本课程中,以多层网络上的渗流模型为例,对网络动力学中的历史依赖机制进行了探讨。研究工作表明由于历史依赖的存在,迭代或递归型的动力学过程的中间态是理解整个系统动力学过程的重要环节。

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https://campus.swarma.org/course/1369


况琨:潜结果框架下的因果效应

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本课程是“因果科学与Causal AI”读书会将进行第六期的线上论文分享,主题是“潜结果框架下的因果效应”,将由浙江大学助理教授况琨来进行分享。

什么是因果呢?“因”其实就是引起某种现象发生的原因,而“果”就是某种现象发生后产生的结果。因果问题在我们日常生活中十分常见,但是不管是传统的统计学还是当下很火的大数据、机器学习,更多的是解决相关性的问题。因果问题存在于很多领域,如医疗健康、经济、政治科学、数字营销等。比如一种新的药物是否比旧的药物更有疗效?一个新的策略是否能提升销量?这个功能的修改是否可以提升产品活跃度?所以这些问题都可以需要因果推理的技术来解决。

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https://campus.swarma.org/course/2030


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