導(dǎo)語(yǔ)
從社交關(guān)系的動(dòng)態(tài)重組到神經(jīng)信號(hào)的臨界爆發(fā),認(rèn)識(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)時(shí)動(dòng)力學(xué)過(guò)程正重塑我們對(duì)系統(tǒng)演化的認(rèn)知。在社交、生物、信息系統(tǒng)中,網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)過(guò)程被證實(shí)是涌現(xiàn)集體行為、臨界相變等核心現(xiàn)象的基礎(chǔ)機(jī)制,相關(guān)學(xué)者正探索共演化動(dòng)力學(xué)與非平衡態(tài)過(guò)程臨界行為這兩大前沿方向,為揭示動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的演化規(guī)律開(kāi)辟新視角。
將由清華大學(xué)電子工程系博士后劉家臻分享,將展示網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)力學(xué)相變與關(guān)聯(lián)性生長(zhǎng)兩類典型現(xiàn)象,揭示非平衡態(tài)動(dòng)力學(xué)如何推動(dòng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演化及臨界現(xiàn)象的涌現(xiàn),探索統(tǒng)計(jì)力學(xué)視角下的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)。本次分享將于6月6日(本周五)19:30-21:30進(jìn)行,歡迎感興趣的朋友參與討論交流!
分享簡(jiǎn)介簡(jiǎn)介
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)力學(xué)過(guò)程已成為多個(gè)學(xué)科的研究熱點(diǎn),實(shí)證研究表明,這些過(guò)程是許多重要現(xiàn)象的根源。本報(bào)告將探討兩類特殊的動(dòng)力學(xué)過(guò)程:共演化動(dòng)力學(xué)和遠(yuǎn)離平衡態(tài)的動(dòng)力學(xué)過(guò)程。首先,我們提出了一個(gè)結(jié)合節(jié)點(diǎn)行為與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)共同演化的框架,揭示了共演化動(dòng)力學(xué)下,網(wǎng)絡(luò)會(huì)涌現(xiàn)節(jié)點(diǎn)屬性與結(jié)構(gòu)的協(xié)同極化、信息同質(zhì)化等非平凡現(xiàn)象,并通過(guò)大規(guī)模實(shí)證數(shù)據(jù)驗(yàn)證了這一理論。其次,遠(yuǎn)離平衡態(tài)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出非平衡態(tài)臨界行為,這些行為與傳統(tǒng)平衡態(tài)理論及量子非平衡態(tài)預(yù)期有顯著差異。本報(bào)告將展示網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)力學(xué)相變與關(guān)聯(lián)性生長(zhǎng)兩類典型現(xiàn)象,揭示非平衡態(tài)動(dòng)力學(xué)如何推動(dòng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演化及臨界現(xiàn)象的涌現(xiàn),強(qiáng)調(diào)非線性機(jī)制在其中的關(guān)鍵作用。
分享內(nèi)容大綱
1. 復(fù)雜系統(tǒng)理論中的隨機(jī)熱力學(xué)方法:Fokker-Planck and Langevin Dynamics. 2. 隨機(jī)圖理論和復(fù)雜系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)性動(dòng)力學(xué)簡(jiǎn)介 3. 共演化復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)下的集體行為產(chǎn)生機(jī)制 4. 非平衡復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)下的相變、集體行為、和關(guān)聯(lián)性動(dòng)力學(xué)
主要涉及到的知識(shí)概念
共演化網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué),coevolving network dynamics
隨機(jī)熱力學(xué),stochastic thermodynamics
隨機(jī)圖,random graph
福克普朗克方程,F(xiàn)okker-Planck equations
動(dòng)態(tài)相變,dynamical phase transition
朗之萬(wàn)動(dòng)力學(xué),Langevin dynamics
伊藤過(guò)程,Ito process
非平衡復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),non-equilibrium networks
講者介紹
清華大學(xué)水木博士后、清華大學(xué)電子工程系張克潛冠名博士后。入選國(guó)家級(jí)博士后人才計(jì)劃。本科畢業(yè)于山東大學(xué)空間科學(xué)與物理專業(yè)。博士畢業(yè)于美國(guó)邁阿密大學(xué)(University of Miami)物理專業(yè),導(dǎo)師為Chaoming Song教授。研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)和統(tǒng)計(jì)物理,側(cè)重于發(fā)展可解析理論模型并應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)以及相關(guān)交叉學(xué)科研究。以(共同)第一作者在Physical Review Letters、Nature Machine Intelligence等期刊上發(fā)表科研成果。其研究成果被Nature Machine Intelligence、Physics World公開(kāi)報(bào)道。
參考文獻(xiàn)
BAKSHY, Eytan; MESSING, Solomon; ADAMIC, Lada A. Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. Science, 2015, 348.6239: 1130-1132.
PIAO, Jinghua, et al. Human–AI adaptive dynamics drives the emergence of information cocoons. Nature Machine Intelligence, 2023, 5.11: 1214-1224.
LIU, Jiazhen, et al. Emergence of polarization in coevolving networks. Physical Review Letters, 2023, 130.3: 037401.
TANG, Ying, et al. Learning nonequilibrium statistical mechanics and dynamical phase transitions. Nature Communications, 2024, 15.1: 1117.
JOHNSON, Neil F., et al. New online ecology of adversarial aggregates: ISIS and beyond. Science, 2016, 352.6292: 1459-1463.
Manrique, P. D., Zheng, M., Cao, Z., Restrepo, E. M., & Johnson, N. F. (2018). Generalized gelation theory describes onset of online extremist support. Physical review letters, 121(4), 048301.
LIU, Jiazhen, et al. Dynamical Phase Transitions in Non-equilibrium Networks. arXiv preprint arXiv:2412.06704, 2024.
ALBERT, Réka; BARABáSI, Albert-László. Statistical mechanics of complex networks. Reviews of modern physics, 2002, 74.1: 47.
BARABáSI, Albert-László; ALBERT, Réka. Emergence of scaling in random networks. science, 1999, 286.5439: 509-512.
Bianconi, G., & Barabási, A. L. (2001). Bose-Einstein condensation in complex networks. Physical review letters, 86(24), 5632.
PAPADOPOULOS, Fragkiskos, et al. Popularity versus similarity in growing networks. Nature, 2012, 489.7417: 537-540.
CALDARELLI, Guido, et al. Scale-free networks from varying vertex intrinsic fitness. Physical review letters, 2002, 89.25: 258702.
Ching Jin, Chaoming Song, Johannes Bjelland, Geoffrey Canright, and Dashun Wang. Emergence of scaling in complex substitutive systems. Nature human behaviour, 3(8):837–846, 2019.
KHAREL, Shubha R., et al. Degree-preserving network growth. Nature Physics, 2022, 18.1: 100-106.
LIU, Jiazhen, et al. Correlated Growth of Causal Networks. arXiv preprint arXiv:2412.16647, 2024.
直播信息
時(shí)間:
2025年6月6日 周五 19:30-21:30
報(bào)名參與讀書(shū)會(huì):
斑圖鏈接:https://pattern.swarma.org/study_group_issue/916?from=wechat
掃碼參與,加入群聊,獲取系列讀書(shū)會(huì)回看權(quán)限,加入網(wǎng)絡(luò)科學(xué)社區(qū),與社區(qū)的一線科研工作者溝通交流,共同探索復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)這一前沿領(lǐng)域的發(fā)展。
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)讀書(shū)會(huì)
集智俱樂(lè)部聯(lián)合合肥工業(yè)大學(xué)物理系教授李明、杭州師范大學(xué)阿里巴巴商學(xué)院教授劉潤(rùn)然、同濟(jì)大學(xué)副教授張毅超、北京師范大學(xué)特聘副研究員史貴元與在讀博士生邱仲普、張章共同發(fā)起。本次讀書(shū)會(huì)將探討:同步相變的臨界性、如何普適地刻畫(huà)多穩(wěn)態(tài)與臨界點(diǎn)、如何識(shí)別并預(yù)測(cè)臨界轉(zhuǎn)變、如何通過(guò)局部干預(yù)來(lái)調(diào)控系統(tǒng)保持或回到期望穩(wěn)態(tài)、爆炸逾滲臨界行為的關(guān)鍵特征、不同類型的級(jí)聯(lián)過(guò)程對(duì)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(jiǎn)單機(jī)制的疊加、如何有效地促進(jìn)人類個(gè)體間的合作等問(wèn)題。
讀書(shū)會(huì)計(jì)劃從3月7日開(kāi)始,每周五晚19:30-21:30進(jìn)行,持續(xù)8-10周。誠(chéng)摯邀請(qǐng)領(lǐng)域內(nèi)研究者、尋求跨領(lǐng)域融合的研究者加入,共同探討。
詳情請(qǐng)見(jiàn):
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