導語

復雜網絡的研究并不僅僅停留在結構層面，網絡結構與其上的信息傳播動力學過程之間的相互作用同樣至關重要。所謂信息傳播動力學過程是指節點之間通過信息傳遞引起狀態變化的行為。為了理解其性質，我們建立一個整合多種拓撲特征與多類型動力學過程的統一框架。近年來，基于平衡態統計物理思維，人們提出了一系列諸如配分函數、熵，自由能等復雜網絡上的統計物理指標來度量網絡的信息傳播動力學性質。

第八期將由北京師范大學張江教授課題組的博士生張章分享，我們將討論在各類動力學下，這些指標的定義，物理含義及相關應用。讀書會將于5月9日（本周五）19:30-21:30進行，歡迎感興趣的朋友參與討論交流！

分享內容簡介

在理論層面，我們將介紹已知動力學方程和僅有節點狀態數據條件情況下的各類信息傳播動力學指標的定義方法，并分析他們的性質與物理含義。在應用層面，我們將介紹這些工具如何被用于理解網絡的稀疏性及度量網絡的魯棒性的相關工作。

分享內容大綱

建模復雜網絡上的信息傳播動力學

定義配分函數、熵與自由能等統計物理指標

分析各類指標的性質與物理含義

數據驅動的指標構建方式

應用1：理解網絡的稀疏性

應用2：度量網絡的魯棒性

主要涉及到的知識概念

平衡態統計物理， Equilibrium Statistical Physics

配分函數， Partition Function

熵， Entropy

自由能， Free Energy

復雜網絡， Complex Network

網絡動力學， Network Dynamics

稀疏性， Sparsity

魯棒性， Robustness

講者介紹

張章，北京師范大學系統科學學院博士生。研究興趣集中于復雜網絡與深度學習的交叉領域，具體包括機器學習，復雜系統自動建模等。

參考文獻

Ghavasieh, Arsham, Carlo Nicolini, and Manlio De Domenico. "Statistical physics of complex information dynamics." Physical Review E 102, no. 5 (2020): 052304.

Ghavasieh, Arsham, and Manlio De Domenico. "Generalized network density matrices for analysis of multiscale functional diversity." Physical Review E 107, no. 4 (2023): 044304.

Ghavasieh, Arsham, and Manlio De Domenico. "Diversity of information pathways drives sparsity in real-world networks." Nature Physics 20, no. 3 (2024): 512-519.

Ghavasieh, Arsham, Massimo Stella, Jacob Biamonte, and Manlio De Domenico. "Unraveling the effects of multiscale network entanglement on empirical systems." Communications Physics 4, no. 1 (2021): 129.

報名方式

直播信息

時間：2025年5月9日 周五 19:30-21:30

報名參與讀書會：

斑圖鏈接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/900?from=wechat

掃碼參與，加入群聊，獲取系列讀書會回看權限，加入復雜網絡動力學社區，與社區的一線科研工作者溝通交流，共同探索復雜網絡動力學這一前沿領域的發展。

復雜網絡動力學讀書會

集智俱樂部聯合合肥工業大學物理系教授李明、杭州師范大學阿里巴巴商學院教授劉潤然、同濟大學副教授張毅超、北京師范大學特聘副研究員史貴元與在讀博士生邱仲普、張章共同發起。本次讀書會將探討：同步相變的臨界性、如何普適地刻畫多穩態與臨界點、如何識別并預測臨界轉變、如何通過局部干預來調控系統保持或回到期望穩態、爆炸逾滲臨界行為的關鍵特征、不同類型的級聯過程對逾滲相變的影響有何異同、高階相互作用的影響能否等效為若干簡單機制的疊加、如何有效地促進人類個體間的合作等問題。

讀書會計劃從3月7日開始，每周五晚19:30-21:30進行，持續8-10周。誠摯邀請領域內研究者、尋求跨領域融合的研究者加入，共同探討。

詳情請見：