复杂性科学论文推荐6篇 | Complexity Express一周精选

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。

扫描下方二维码，关注“集智斑图”服务号，即可订阅Complexity Express：

Complexity Express 一周论文精选

以下是2021年1月18日-24日来自Complexity Express的复杂性科学论文精选。如果Complexity Express列表中有你感兴趣的论文，欢迎点赞推荐，我们会优先组织解读~

1.进化计算的生物学视角

期刊来源：
Nature Machine Intelligence
论文题目：
A biological perspective on evolutionary computation
论文地址：
https://www.nature.com/articles/s42256-020-00278-8

进化计算受到生物进化机制的启发。随着算法的改进与计算资源的提升，进化计算已经在部分具有挑战性的实际问题中，提出了众多创新性的解决方案。但是，大多数研究人员认为当今的数字进化系统缺乏生物器官和生态系统的复杂性、灵活性和可塑性。进化的神经网络距离生物学上的复杂性还很远，依然有巨大的发展空间。

进化计算基本原理

2021 年 1 月 18 日，Nature Machine Intelligence 在线发布综述，将当今的进化计算与生物进化进行对比，评估了进化计算未来的提升空间。这篇综述考虑了一些公认的生物进化特征：开放性、组织结构的重大转变、中性突变与遗传漂变、多目标性、复杂的基因型到表型作图以及共同进化等。进化计算已经在某种程度上发挥了巨大作用，展望未来，进化计算可以通过扩大可用计算范围并通过更仔细地模拟生物学来实现更高功能。

2.森林结构复杂性的全球模式与气候影响
期刊来源：Nature Communications论文题目：Global patterns and climatic controls of forest structural complexity论文地址：https://www.nature.com/articles/s41467-020-20767-z
气候变化将改变全球森林生态系统的结构与功能，其中森林结构的复杂性在调节森林生态系统功能中起着至关重要的作用，同时也强烈影响生物多样性。然而气候变化对于不同地理位置的森林影响是截然不同的，目前学界对森林结构复杂性的全球模式和决定因素的了解仍然很少。 2021 年 1 月 22日发表在 Nature Communications 的一篇论文，量化了寒带、温带、亚热带及热带原始森林的结构复杂性，发现森林结构复杂性的全球变化在很大程度上是由年降水量和降水季节性所决定的。研究者以原始森林的结构复杂性为基准，对整个生物群落的潜在结构复杂性进行建模，并提供了地球森林生态区潜在结构复杂性的全球地图。跨生物群落的森林生态区域中的潜在结构复杂性
研究揭示了森林结构的不同纬度格局，并显示出森林结构高度复杂的区域与植物多样性的区域一致。同时还强调了在模拟气候变化对生物多样性和生态系统功能的影响时，需要整合森林结构的复杂性。要更好地预测生物多样性和生态系统功能的变化，就需要深入了解不断变化的气候条件、干扰机制、生态系统弹性和森林结构复杂性之间的反馈机制。

3.话题不同，极端言论却相似：
多维主题空间中极端观点的涌现
期刊来源：Physical Review X论文题目：Emergence of Polarized Ideological Opinions in Multidimensional Topic Spaces论文地址：https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.11.011012
在公共领域中的意见分歧，已经不再是简单的观点表述，有时甚至会成为沦为党同伐异的争斗。不过，在各种公众热议的话题中，我们会发现不同话题中的偏激言论，经常呈现出一些相关性。但在分析这些现象成因时，所面临的挑战就在于如何在没有先验信息、背景信息的情况下获得这种相关性。2021年 1 月 20 日发表在 Physical Review X 的一篇论文，利用多维向量空间刻画了观点互动与两极分化的机制。社交网络中立场演化示意图该研究并没有假设不同的立场维度之间一定是正交的。通过把不同的信息投射到位于多个立场的高维空间中的向量，研究者认为观点的相关性是由人社交时的趋同性导致的，而且持有类似立场的人会彼此强化观点。该研究还表明，观点的转变是由话题争议性所驱动的，话题越有争议，观点之间就越有可能形成关联。
4.纵观历史的气候变化预测
期刊来源：Science Advances论文题目：Making climate projections conditional on historical observations论文地址：https://advances.sciencemag.org/content/7/4/eabc0671
对气候变化规律的分析与预测一直以来都是重要的科学研究课题，也常常成为影响经济政治的公众话题。但以往的分析模型主要通过对近期数据的分析来预测气候变化，因此预测能力非常有限。在 2021年 1 月 22 日发表在 Science Advances 上的一项研究中，三位来自法国与加拿大的研究者提出了一个可以利用历史观测数据进行气候变化预测的新模型。在新的模型中，研究者使用了66个历史数据与SSP5-8.5气候情景的模拟链接。并使用了每个情景的伪观测数据。该研究发现，历史观测数据对预测未来气候变暖的不确定性约为50%。因为改进了统计的方法，该研究可以利用完成的观测记录，对过去与未来的气候变化进行精准的评估，降低了气候变化预测中的不确定性。同时，这项研究也表明人类活动对气候的影响比以往的估计要高很多。
5.皮层体感网络的时间尺度不变性
期刊来源：PNAS论文题目：Invariant timescale hierarchy across the cortical somatosensory network论文地址：https://www.pnas.org/content/118/3/e2021843118
皮质网络整合来自不同来源的信息的能力对于认知过程至关重要。一方面，感觉区域（sensory areas）反应十分迅速，通常与刺激相互锁相（phase-locked）。另一方面，对刺激的反应潜伏期较慢的额叶区域（frontal lobe areas）必须整合并保持较长时间的信息。因此，皮质区域根据其功能角色可能需要不同的时间尺度。
触觉时间模式识别任务（TPDT）、表现及测试区域（A）TPDT试验的事件顺序（B）试验表现（C）单个神经元在大脑中的位置 2021 年 1 月 19 日发表在 PNAS 上的一篇文章针对皮层体感网络进行研究，通过区分两种震动触觉刺激模式发现皮层区域的内在时间尺度具有层次结构。重要的是，这种固有的时间尺度层次结构与任务情境无关。即使任务情境严重影响了S1下游皮质区域的神经编码，它们的时间尺度仍然不受影响。

6.生长树的历史推断、模型选择与组合学
期刊来源：
Physical Review Letters论文题目：Inference, Model Selection, and the Combinatorics of Growing Trees论文地址：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.126.038301
对于复杂网络演化历史的详细描述是十分具有价值的信息。流行病预测、结构推断以及增长模型都得可以从中获益。然而，该信息通常是难以获得的（如古代文明发展网络或生物演化网络）或无法得到完整的时间描述的（如无法实时采样的生态系统或演化成本太高的庞大网络）。因此推断复杂网络演化历史具有重要的研究价值。最近的研究表明，至少在“生长（growing）”网络——只增加节点而不删除节点的网络中推断网络演化历史是可行的。只要可以重构网络的时间演化，就可以进行推断。
计算当前树结构可能的演化历史（a）以白色节点为根得到树的当前状态（b）共有（6!/1!2!3!）=60种方法可以生成当前的三个子树（c）对于每种方法都有2种具体的节点添加顺序（交换5节点与6节点），因此可能的历史情况共有2×60=120种 2020 年 1 月 22日发表在 Physical Review Letters 上的一篇文章针对生长树（growing trees）这一简单的“生长”网络模型引入了计数（counting）和直接采样（direct sampling）两种方法解决了现有模型准确度低、重构结果不完整、扩展性差等问题。并在人工与真实网络中验证了该方法的可行性。

集智新栏目Complexity Express 上线啦！

Complex World, Simple Rules.复杂世界，简单规则。复杂性科学（Complexity Science）是集智俱乐部多年以来的主题，我们长期追踪关于自然、生命、社会、认知等各类复杂系统的研究进展，并组织学术研讨。同时由于学科交叉融合，大量针对复杂系统的研究成果散落在人工智能、统计物理、网络科学、数据科学、计算社会科学、生命科学、认知科学等等不同领域的期刊会议中，缺乏整合。为了让大家能及时把握复杂系统领域重要的研究进展，我们隆重推出「Complexity Express」服务，汇总复杂系统的最新顶刊论文。 Complexity Express 是什么？
Complexity Express 每天爬取复杂系统领域最新发表的顶刊论文，每周通过“集智斑图”服务号汇总推送。进入 Complexity Express 页面即可随时查看顶刊论文更新，你也可以通过微信接收研究更新推送和一周汇总。
Complexity Express 为谁服务？
如果你是复杂系统领域的研究者，可获得重要论文上线通知，每周获取最新顶刊论文汇总。
如果你是复杂系统领域的学习者，可了解学界关注的前沿问题，把握专业发展脉络。
如果你是传统的生命科学、社会科学等学科中的研究者/学习者，可以从复杂性科学和跨学科研究中获得灵感启发。
如果你是关注前沿研究发现的知识猎手，可获得复杂系统研究对自然和人类世界的最新洞见。Complexity Express 栏目也是集智俱乐部公众号的主要选题来源，诚挚邀请你订阅，与我们信息同步。 Complexity Express 论文从哪里来？
考虑复杂系统研究往往属于跨学科工作，我们主要抓取综合类和泛物理类/计算机类的顶级期刊，从每周新发表的数百篇论文中精选出与复杂系统相关的论文。 Complexity Express 参考影响因子和学者口碑，选择了如下期刊，每日爬取其论文更新：Nature
Science
PNAS
Nature Communications
Science Advances
Physics Reports
Physics Review Letters
Physics Review X
Nature Physics
Nature Human Behaviour
Nature Machine Intelligence
更多期刊持续增补中，欢迎推荐你认为重要的期刊！如果你在 Complexity Express 中发现了感兴趣的论文，请立刻“点赞”！每周最高赞的论文，集智编辑部将组织专业解读~ Complexity Express 追踪哪些领域？
我们力求兼顾热点追踪与领域覆盖，目前筛选的论文主要集中在如下与复杂性关系密切的领域：网络科学各个分支及交叉应用
图数据与图神经网络
计算机建模与仿真
统计物理与复杂系统理论
生态系统、进化、生物物理等
系统生物学与合成生物学
计算神经科学与认知神经科学
计算社会科学与社会经济复杂系统
城市科学
科学学
计算流行病学
以及一些领域小众，但有趣的工作由于复杂性研究领域横跨多个学科，研究论文散落在不同的期刊上，很难不重不漏地把握最新工作。针对复杂性领域的论文筛选，我们专门设计了算法。经过数月的训练迭代优化，目前对上述领域爬取准确率达到90%以上。将来我们还会根据你的具体研究领域，推出研究分类与个性化的订阅服务，敬请期待！由于复杂性领域涉及的论文关键词和研究问题纷繁复杂，所以算法难免有不成熟的地方，如果你发现我们有漏掉的重要论文，或者爬到了领域有偏差的论文，欢迎联系我们（小助手微信：swarmaAI），帮助我们持续优化算法。
如果你对科学学、计算术语学等感兴趣并有代码能力，欢迎报名成为集智算法志愿者/实习生（具体请邮件联系算法组负责人huqiao@swarma.org）。
如果你对复杂性科学及相关跨学科研究有长期兴趣，并乐于解读分享，欢迎加入集智作者团队（具体请邮件联系编辑部负责人liupeiyuan@swarma.org）。