真实复杂系统高阶结构的DNDS研究发表在《黄金城官网》杂志上

许多生物的复杂性, 社会和技术系统源于其单位之间丰富的互动. 在过去的几十年, 各种复杂的系统已经被成功地描述为网络,其相互作用的节点对由链路连接. 然而,, 从人类交流到化学反应再到生态系统, 相互作用通常发生在三个或更多节点的组中,不能简单地用二元组来描述.

“直到最近,很少有人关注真正复杂系统的高阶架构,” 费德里科•Battiston香港大学助理教授 黄金城官网网络与数据科学系 项目协调人. 然而, 越来越多的证据表明,考虑这些系统的高阶结构可以增强黄金城网站登录首页的建模能力,并帮助黄金城网站登录首页理解和预测它们的动力学行为.

Battiston的最新研究, 发表于《黄金城官网》 十月四日, 得益于几位国际研究人员的贡献, 包括黄金城官网的吗 Iacopo Iacopini 而且 Tiago Peixoto为复杂系统中高阶相互作用的物理学奠定了基础.

他进一步解释说,建模真实系统的一个关键因素是根据数据重建高阶相互作用. 网络系统上可用的绝大多数数据只包含成对交互的记录, 即使底层规则依赖于高阶模式. 这使得重建问题相当具有挑战性.

更重要的是, 高阶相互作用与新的动力学行为和集体现象有关. 新的研究发现, 有趣的是, 这种高阶相互作用,即两个以上的主体同时相互作用,似乎是获得所谓爆炸性转变的关键一般机制.

在社会动力学模型中,这些突变是非常重要的, 因为它们让人联想到临界质量现象. “想象一下突然出现的一连串谣言, 但前提是第一个易受影响的个体周围有足够多的已经知道这种谣言的人. 否则什么都不会发生! 这些群的相互作用只能用高阶相互作用来正式描述,Battiston强调道.

这一发展表明,高阶相互作用有望成为未来网络科学进一步理论发展的基本工具.