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目录：

                  

期刊来源：Science

论文标题：

Social evolution in mammals

论文地址：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.abc9699#pill-purchase-access

早期的动物进化研究主要集中在不同物种对其物理环境的适应上，而最近的研究则探索了社会环境变化的影响。哺乳动物的实地研究在探索社会组织和繁殖系统变异的原因和后果方面发挥了特别重要的作用，社会组织和繁殖系统在物种之间差异很大，越来越多的长期、基于个体的研究已经能够记录繁殖群体的结构，并探讨两性繁殖成功率差异的原因。

在过去 40 年里，长期的基于个体的实地研究已经能够使用遗传技术，来探索越来越多野生哺乳动物的社会组织和繁殖系统的进化。这些范围从两性成员一年中部分或整年单独生活的物种，到繁殖的成年个体成对生活，或小群近亲生活在一起的物种，其中所有成员都帮助抚养占优势的雌性所生的后代，如猫鼬、鼹鼠、大鼠。对于多个繁殖雌性形成稳定的多代群体的物种，通常由一个或多个常驻雄性保护。在大多数社会哺乳动物中，群体由留在其出生群体中并因此彼此相关的“出生”雌性组成，繁殖雄性是来自其他群体的移民。但在少数物种（包括所有三种非洲猿）中，雌性在达到性成熟后会习惯性地从它们的出生群体或社区中分散开来，这些群体通常由无关的移民雌性和一个或多个可能是出生动物或移民的常住雄性组成。

结合遗传信息，对哺乳动物的实地研究表明，社会组织的差异如何与影响两性生殖偏斜程度、生殖竞争强度以及性别差异在生长、体型上的进化的交配系统的差异相关联。雄性繁殖竞争的强度和提高其竞争能力的性状的发展，通常与雄性的繁殖寿命比雌性的短以及雄性对不利环境条件和环境的敏感性更高有关。食物短缺、社会组织和交配系统的差异也会影响群体的亲属结构和群体成员之间的平均亲属关系程度，这与群体成员之间合作和冲突频率的差异以及散布模式有关。

关于哺乳动物繁殖系统的原因和后果的许多重要问题仍未解决。需要更广泛的实地研究，包括更多的夜间及海洋物种。未来的研究还应探讨对比育种系统的人口统计学后果，及其对种群保护和管理以及进化过程的影响。

期刊来源：PNAS

论文题目：

Optimal renormalization of multiscale systems

论文地址：

https://www.pnas.org/content/118/37/e2102266118

从分子动力学到流体湍流与广义相对论，多种理论的实际应用可以产生具有大量自由度的微分方程系统。通常情况下，这些系统本质上是多尺度的，这意味着不同自由度的演化涵盖了大范围的空间和时间尺度。当自由度可以简单地分类为几个离散尺度的集合时，可以使用多种技术进行模拟和分析。模型降阶是应对多尺度含时系统的一种很有效的方法，然而在系统规模太大或模拟成本过高时，人们往往无法对其进行长时间模拟，由此产生的降阶模型可能会十分不稳定。近日发表在PNAS上的一篇文章提出了一种含时的重整化方法来提升降阶模型的稳定性。

该工作引入了一个控制模型记忆随时间衰减的速度的参数，并基于有限的完全解析模拟来优化该参数。文章首先在无粘性伯格斯方程上展示了其模型的有效性，该方程的解存在有限时间奇点。重整化的降阶模型可以在仅使用奇点出现前的全阶模拟数据进行校准，从而长时间保持准确和稳定。此外，文章还展示了框架应用在不可压缩流体运动的三维欧拉方程上的表现。

期刊来源：Nature Communications

论文标题：

Understanding the onset of hot streaks across artistic, cultural, and scientific careers  

论文地址：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-25477-8.pdf

创造性领域的一个显著特征是存在“持续爆发”（hot streaks），即集中性地产生高影响力的作品。了解“持续爆发”的起源不仅对我们定量理解创作生命周期模式至关重要，而且对社会大环境内辨识和培养人才带来启示。尽管在艺术、文化和科研，持续爆发的现象无处不在，但这类爆发开始的背后规律仍无法解释。难以解释的原因包括创造性职业的复杂性、对持续爆发现象缺乏系统解释、职业生涯中爆红现象出现的时间随机等等。

为了了解持续爆发现象的背后机理，近日在Nature Communications发表的一项研究分析了艺术家、电影导演和科学家的职业生涯，并结合深度学习和网络科学方法来构建这些领域的创作成果的高维表征。研究者们进一步量化了每个职业生涯中创作成果的影响，分别用拍卖价格、IMDB评级、10年内论文引用量来衡量。接着，将持续火爆的时间与个人创作轨迹相联系，并可以发现人们在爆发期开始前后工作特征的变化。研究发现在这三个领域中，个人倾向于在爆发期之前开始探索不同的风格或话题，但在爆发期开始后会明显变得更专注。至关重要的是，持续爆发现象与探索（exploration）到利用（exploitation）的过渡有紧密关联。

期刊来源：Physical Review X

论文标题：

Games in Rigged Economies

论文地址：https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.11.031058

传统上我们会把经济活动中的个体视为一个单一的主体，具备自己独立的判断和行为能力，但现实中的经济运作却容易被操控和控制。参与经济活动的主体可能会试图影响市场价格、股价让资金朝向有利于他们的方向流动。那么在复杂的经济活动中，这种操纵到底是或否可行？是否能带来预期的效果？来自西班牙马德里国家生物技术中心系统生物学部的 Luís F. Seoane 从博弈论的角度，分析了经济复杂性和财富增长对经济操纵行为的影响。该研究于 2021 年 9 月 15 日发表在 Physical Review X 上。

在该研究中，Luís F. Seoane 认为，干预会使得少数者博弈转变为协调博弈，经济复杂性的增加会瓦解行业垄断，但过高的经济复杂性会也会影响到系统的稳定性。通过模拟实验，Luís F. Seoane 认为，财富的增长必须快于经济复杂性的增长，这样参与经济活动的个体才能得以长期生存。

期刊来源：Physical Review X

论文标题：

Statistical Mechanics of Deep Linear Neural Networks: The Backpropagating Kernel Renormalization

论文地址：

https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.11.031059

深度学习在许多现实世界任务中的开创性成功激励人们从理论上理解深度学习在复杂任务的训练和泛化中的力量和局限性，但迄今为止进展有限。在这项工作中，研究人员研究了深度线性神经网络（DLNN）中学习的统计力学，其中单个单元的输入-输出函数是线性的。尽管单元是线性的，但 DLNN 中的学习是高度非线性的；因此，研究其特性揭示了非线性深度神经网络（DNN）的一些基本特征。重要的是，研究人员在监督学习之后使用权重空间中的均衡吉布斯分布精确求解网络属性。为此，他们引入了反向传播核重整化（BPKR），它允许从网络输出层开始逐层增量集成网络权重，然后向后推进，直到集成第一层的权重。这个过程使研究人员能够评估重要的网络属性，例如其泛化误差、网络宽度和深度的作用、训练集大小的影响以及权重正则化和学习随机性的影响。

这个理论构建了一种新的分析方法，即反向传播核重整化，它准确而全面地说明了训练有素的深度线性神经网络的“权重空间”的统计特性。这使研究人员能够评估确定网络泛化能力的特征，包括网络架构、训练数据大小、权重正则化和学习随机性。

反向传播核重整化的示意图

这个理论独立于训练数据统计，允许适用于各种现实问题。研究人员提出了从线性到非线性深度神经网络的启发式扩展，它可以很好地预测某些中等深度的非线性网络的行为，表明该理论的潜在应用和扩展。

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