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Complexity Express 一周论文精选




以下是2021年4月5日-4月11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~

目录：

  • 揭示网络分区之间的共识与分歧

  • 非线性参数振子能解随机伊辛模型吗？

  • 间歇性平方反比：最优列维飞行

  • 人们系统性地忽视减法变化

  • 早期人类的原始大脑

  • 新手团队与原创性和多学科的研究有关

  • 气候不是难民迁徙的主要因素


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1.揭示网络分区之间的共识与分歧


期刊来源：Physical Review X

论文标题：
Revealing Consensus and Dissensus between Network Partitions
论文网址：
https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.11.021003


网络分析中最重要的工具之一是将未注记的网络划分为相似节点组的算法，这个过程被称为网络聚类或社区检测。社区检测试图将网络划分为具有相似属性的节点组，从而揭示其大规模结构特征。采用这些方法的主要挑战是，通常会产生一个复杂的、相互竞争的结果。本文提供了一套全面的方法来描述和总结分区的复杂总体，其方式不仅可以捕获现有的共识（相似点），还可以捕获总体元素之间的分歧（不同）。这个方法能够模拟分区的混合种群，其中多个共识可以共存。本研究也展示了使用该方法来比较分区对，如何将它们推广到层次划分，以及如何使用它们在竞争假设之间执行统计模型的选择。


2.非线性参数振子能解随机伊辛模型吗？


期刊来源：Physical Review Letters

论文题目：
Can Nonlinear Parametric Oscillators Solve Random Ising Models? 
论文网址：
https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.126.143901


伊辛模型最初是用于解释铁磁系统相变的一个简单模型，但其对于不同的相变具有普适性，如今已应用广泛。本文以参数振荡器所组成的大型网络启发式求解随机伊辛模型。在被称为相干伊辛机器的网络中，待求解的模型被编码在振荡器的耦合中。该求解方法依赖于模态竞争引导网络收敛于伊辛模型基态解的假设。通过一系统无效伊辛模型的研究，本文得出最有效的模态通常不对应于伊辛模型的基态，并推断靠近阈值的参数振荡器网络本质上不能求解伊辛模型。而当振荡器足够远离阈值，为非线性所主导时，网络可以找到正确的解。并且对于所有研究过的模型实例，网络以有限的几率收敛于伊辛模型基态。

底层数值模拟的分组方案。该谐振腔组成部位为：一个以信号和泵场为输入的参数放大器（PA），两个将谐振腔与耦合装置连接的耦合器(CC)，一个从谐振腔中提取部分信号并将其发送到测量设备的输出耦合器（OC）。

 
 

3.间歇性平方反比：最优列维飞行


期刊来源：Science Advances

论文题目：
Intermittent inverse-square Lévy walks are optimal for finding targets of all sizes  
论文网址：
https://advances.sciencemag.org/content/7/15/eabe8211


列维飞行或列维游走，是服从幂律分布的随机游走过程，是生物有机体运动的普遍模式：浅海捕食者寻找鱼群、信天翁在海面觅食、蜜蜂寻找花朵、果蝇探索地形、细菌寻找食物浓度，甚至是眼睛扫视环境。许多研究致力于在科学上确定这种模式对于觅食和适应环境是有利的。但目前从数学上尚且难以直接证明列维飞行在任何情况下都是最优策略。
 
在环面上，以列维飞行寻找目标
 
4月9日的一篇Science Advances论文，证明了在有限的二维地形中，平方反比的列维飞行策略在寻找任意大小与形状的稀疏目标时是非常有效的。在间歇性探测目标的模式下，平方反比列维飞行策略仍然高效。并且，任何其他间歇性的列维飞行模式都不能有效地找到目标。这些研究结果为列维飞行最优觅食假说提供了新的线索，有望启发未来的列维飞行动物实验。
 

4.人们系统性地忽视减法变化


期刊来源：Nature

论文题目：
People systematically overlook subtractive changes  
论文网址：
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03380-y


对事物的优化首先需要在脑海中搜索其状态空间，无论是设计师对技术的改进，作家对论点的强化，还是管理者对期望行为的鼓励，第一步总是寻找可变之处。
 
4月7日发表在Nature上的一篇论文研究了当人们在进行优化时，是否会像考虑增加新组分一样，而考虑减少原有成分这样的减法变化。研究结果显示，人们系统性地默认搜索加法变化，而忽视了减法变化。在进行的 8 组实验中，当被试未被提醒（与对其提醒相比）考虑减法变化时，仅有一次机会（与多次机会相比）识别加法策略的缺点时或处于较高的认知压力（与较低的认知压力相比）下，他们更难以识别有利的减法变化。人们默认选择加法变化或许是为了缓解过于紧张的工作安排，制度上的繁杂程序以及对于星球的破坏。


在被试参与的实验中，一个玩具人物（由于版权原因，图像被移除）位于白纸标记的位置上。被试需要稳定乐高结构的顶部平台，使得它可以支撑置于玩具人物头顶的砖块。被试可以选择增加新的积木以加固位于角落的支撑，或者移除位于角落的支撑使平台置于下一层。若玩具人物能成功制成砖块，被试可获取1美元奖励，但增加乐高积木需要花钱。无疑性价比最高的解决办法是移除角落的支撑。被试被随机分配到两组实验中，一组明确说明“移除支撑是免费的”（提示条件），另一组未提到移除（控制条件）。
 
 

5.早期人类的原始大脑


期刊来源：Science

论文题目：
The primitive brain of early   
论文网址：
https://science.sciencemag.org/content/372/6538/165


现代人类的大脑，在大小、形状和皮层组织上都与类人猿有所不同，尤其是在额叶等涉及复杂认知任务（社会性、工具、语言等）的区域。而关于前额叶和类额叶结构的进化时间与进化模式，目前尚无公认答案。4月9日发表在Science的一篇论文，研究者通过骨骼化石等研究了非洲与西亚早期人类大脑，探索了前额叶组织等高级结构的起源时间。该研究对于语言生理结构的起源提供了新证据，对于人属的谱系分类研究也有价值。
 
类人猿和人类颅内神经与脑结构的拓扑关系
 
研究显示，人属最早的成员就具备了原始的额叶组织。该研究支持的假设：第一批从非洲迁移出的人类，最早在2.1百万年前，保留了原始的额也组织，而在1.5百万年内发生了第二次扩散，之后的非洲出现了衍生的额叶形态。而非洲以外早期人类种族的大脑演化，还需要更多化石和考古证据。
 
 

6.新手团队与原创性和多学科的研究有关


期刊来源：Nature Human Behaviour

论文题目：
Fresh teams are associated with original and multidisciplinary research  
论文网址：
https://www.nature.com/articles/s41562-021-01084-


团队合作是现代科学最突出带特典之一。大量科学学研究表明，团队规模是影响团队创造力的重要因素，科研团队规模也在最近十几年里显著增加。但研究质量与团队分工组合、新旧程度之间的关系尚未完全被完全揭示。
 
4月5日发表在Nature Human Behaviour的一篇论文，通过考察是否有研究人员以前曾一起写过论文，以及团队成员的职业阶段和产出效率，建立指标刻画了文章作者团队的“新鲜度”。同时研究作者还分析了团队论文的原创性和对不同领域工作的影响。所谓团队新鲜（fresh），即团队成员之间此前没有合作关系（合作网络新），或者团队某些成员年龄较小、资历较浅（职业生涯新）。
 
 
研究者基于1893-2020年间、包含482566篇论文的数据库，发现了显著的结果：新鲜团队创造了更多的原创工作和多学科研究，并且新鲜团队和老团队之间的差异，在大规模合作团队中会被放大。该研究增进了对团队与创新之间关系的认识，对科研合作与管理有启发意义。
 
 

7.气候不是难民迁徙的主要因素

 

期刊来源：Nature Communications

论文标题：
Climatic Conditions are Weak Predictors of Asylum Migration
论文网址：
https://www.nature.com/articles/s41467-021-22255-4#auth-Jonas-Vestby


面对衰落的家园，受此影响的难民往往要选择迁徙到其他地区定居，而难民迁移安置也会牵动各方的神经。造成难民迁徙的原因往往会被归结为政治和气候。不过目前的对这些潜在原因的重要性研究并不充足。来自挪威奥斯陆和平研究所（Peace Research Institute Oslo）的Sebastian Schutte、Jonas Vestby、Jørgen Carling 和 Halvard Buhaug 就对这一问题给出了他们的方案。研究成果于 2021 年 4 月 6 日发表在 Nature Communications 上。

根据该研究中的机器学习模型预测结果判断，干旱等气候异常因素并不是难民迁徙的主要原因。而政治影响与社会动荡才是影响难民潮的主要因素。这一发现对干旱引发欧洲难民潮的判断进行了反驳。该研究也表明，邻近有无安全投靠点、难民接收政策和社交网络信息都会对难民的迁徙带来影响。
 
难民向欧洲迁徙的时空格局示意图
 



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