- 复杂网络目标最优控制的能量定标;
- 在多层网络中传播过程的物理学;
- 不一致性介入的远程同步;
- 婚姻状况对健康的影响;
- 来自群众的信心报告有利于群众表现？;
- 钻石弦是谣言传播的紧界;
- 物理学研究中的知识演化：文献耦合网络的分析;
- 网络结构解释态度对投票决策的影响;
- 结构化人群进化博弈中的空间聚类和异质性：一个统一的框架;
- 地理模式中的自然尺度;
- 估计中心性度量的敏感度：关于测量误差;
- 与随机重新布线和冯·诺依曼熵的网络整合比较;
复杂网络目标最优控制的能量定标
地址： http://arxiv.org/abs/1603.07660
作者： Isaac S. Klickstein, Afroza Shirin, Francesco Sorrentino
摘要： 最近已经表明，当只有少量的控制输入时，控制动态复杂网络所需的控制能量是非常大的。大多数减少控制能量的方法都集中在网络中放置附加控制输入的地方。相比之下，相比之下，我们通过控制网络节点的子集的状态而不是每个节点的状态，同时保持控制信号的数量不变，控制网络的一部分所需的能量可以大大减少。能量需求随着目标节点数量呈指数衰减，这表明只要目标集适当地确定大小的网络，可以由相对较少数量的输入来控制。我们验证我们在模型和实际网络中的结论，以获得能量定标法，以更好地设计控制目标，而不管系统大小，能量限制，状态限制，输入节点选择和目标节点选择。
在多层网络中传播过程的物理学
地址： http://arxiv.org/abs/1604.02021
作者： Manlio De Domenico, Clara Granell, Mason A. Porter, Alex Arenas
摘要： 网络研究在调查无数学科中各种复杂系统的结构，动力学和功能方面起着至关重要的作用。尽管传统网络分析成功，标准网络提供了复杂系统的有限表示，复杂系统通常包括其组成组件和/或多个交互子系统之间的不同类型的关系（即“多路复用”）。这种结构复杂性对动力学和功能都有显着的影响。丢弃或聚合可用的结构信息可能会产生误导性的结果，并成为尝试了解复杂系统的主要障碍。最近用于建模网络系统的“多层”方法明确地允许结合现实系统的多路复用和其他特征。一方面，它可以通过在方便的数学对象中对它们进行编码来耦合不同的结构关系。另一方面，它也允许人们在不同的互连结构之间耦合不同的动态过程。所产生的框架在帮助实现对复杂系统的彻底，准确理解方面起着至关重要的作用。多层网络的研究也揭示了使用普通图形（传统网络表示）时仍然隐藏的新物理现象。在这里，我们调查进一步了解多层网络上的传播过程的进展情况，我们强调与多层结构中出现的传播过程相关的一些物理现象。
不一致性介入的远程同步
地址： http://arxiv.org/abs/1703.10621
作者： Liyue Zhang, Adilson E. Motter, Takashi Nishikawa
摘要： 在以前识别的两个节点之间的远程同步形式中，连接两个节点的网络的中间部分不与它们同步，但是通常表现出一些相干的动态。这里我们报告一种网络现象，称为不连贯介导的远程同步（IMRS），其中网络的两个非连续部分是相同同步的，而中间部分的动力学在统计学和信息理论上是不相干的。我们将网络结构中的镜像对称识别为允许这种行为的机制，并且表明IMRS对于动态噪声以及参数变化是鲁棒的。 IMRS可能是神经元信息处理的基础，可能导致加密密钥分发和安全通信的网络解决方案。
婚姻状况对健康的影响
地址： http://arxiv.org/abs/1704.00752
作者： Peter Richmond, Bertrand M. Roehner
摘要： 法尔比顿法案规定，单身丧偶和失业人员的死亡率约为同龄已婚人士的三倍。除了年轻的wid夫以外，所有年龄段的死亡率都可以准确测量。原因是，至少现在很少有人成为30岁以下的寡妇，这里我们显示，人口普查记录中的残疾数据也可以作为死亡率的可靠替代品。事实上，过剩残疾和过度死亡率是并存的。此外，由于死亡病例比死亡人数多出十倍，所以在死亡人数很少的情况下，伤残变量能够提供更准确的测量。这样可以更准确地调查年轻的wid夫效应;它证实，如从死亡率数据中已经怀疑的那样，年龄在20到30岁之间存在巨大的飙升。通过使用残疾率，我们还可以研究使用死亡率数据不可访问的其他功能。例如，我们可以检查生活地点变化对健康的影响。观察到的暂时膨胀残疾率证实了通过引用作者在前一篇论文中提出的“瞬态冲击”猜想可以预期的。
来自群众的信心报告有利于群众表现？
地址： http://arxiv.org/abs/1704.00768
作者： Qunwei Li, Pramod K. Varshney
摘要： 我们探索一个有效的众包系统的设计，用于一个$ M $的分类任务。人群工作人员完成简单的二进制微任务，其结果汇总以给出最终的分类决定。我们考虑工作人员有拒绝选项的情况，以便当他们无法或选择不对二进制微任务做出响应时，允许他们跳过微任务。此外，当他们能够提交明确的答案时，工作人员报告了信心水平的量化。我们使用加权多数投票规则提出一种聚合方法，其中每个工作者的响应被赋予优化的权重以最大化人群的分类性能。我们获得一个直观的直觉结果，分类表现不受工作人员报告量化信心的影响。因此，众包系统设计师应该使用拒绝选项，而不需要信任报告。
钻石弦是谣言传播的紧界
地址： http://arxiv.org/abs/1704.00874
作者： Omer Angel, Abbas Mehrabian, Yuval Peres
摘要： 对于传播传播协议，传播时间被定义为每个人首次了解传闻。我们比较了同步推挽式传播协议与其异步变体，并显示对于任何$ n $ -vertex图和任何起始顶点，它们的预期传播时间之间的比例由$ O \ left（{n} { \ log n} \ right）^ {1/3} $。这改善了Giakkoupis，Nazari和Woelfel的$ O（\ sqrt n）$上限（在ACM Symposium on Distributed Computing，2006）。我们的限制是紧密的，因为$ 0（\ log ^ {2/3} n）$，如钻石图表所示。
物理学研究中的知识演化：文献耦合网络的分析
地址： http://arxiv.org/abs/1704.00875
作者： Wenyuan Liu, Andrea Nanetti, Siew Ann Cheong
摘要： 即使我们推进了物理知识的前沿，我们对这种知识演变的理解仍然在波普尔和库恩的描述层面上。使用APS出版物数据集，我们在这封信中询问如何以旧知识建立新知识。我们通过构建年度书目耦合网络，并在其中识别代表不同研究领域的验证社区。然后，我们以冲积图的形式可视化他们的进化关系，并展示它们如何通过APS期刊分割保持不变。从数量上看，我们看到大部分地区经历了弱波普里混合，一个领域很少保持隔离/强烈混合。场的大小遵循简单的线性增长与重组。我们也可以可靠地预测两个领域之间的合并，但并不是相当复杂的分裂。最后，我们报告了1995年以来多次合并和分裂的两个领域的案例研究，以及这些Kuhnian事件如何与BEC，量子传送和慢光的突破相关联。这种影响在BEC领域的引用中定量地显示为这些事件之后和之后不久的参考文献的较大比例。
网络结构解释态度对投票决策的影响
地址： http://arxiv.org/abs/1704.00910
作者： Jonas Dalege, Denny Borsboom, Frenk van Harreveld, Lourens J. Waldorp, Han L. J. van der Maas
摘要： 态度可以对社会相关行为（如投票）产生深远的影响。然而，这种影响在各种情况或个人之间是不统一的，目前难以预测态度是否会预测任何特定情况下的行为。使用网络模型，我们证明（a）更强联系的态度网络对行为有较强的影响，（b）在任何给定的态度网络中，最中心的态度因素具有最强的影响。我们从1980年至2012年的美国总统选举中，使用有关总统候选人的投票和态度的数据来测试这些假设。这些分析证实，态度网络的预测价值几乎完全取决于他们的连通性，更多的中心态度因素具有更强的影响力。因此，在通过网络分析进行选举之前，态度对投票行为的影响可以被可靠地确定。
结构化人群进化博弈中的空间聚类和异质性：一个统一的框架
地址： http://arxiv.org/abs/1704.00952
作者： Kaj-Kolja Kleineberg
摘要： 在自私行为导致叛逃的情况下，合作的演变是人类社会形成的根源，因此引起了广泛的关注。在结构化人群中，晶格状拓扑中的合作者的空间聚类以及异质联系网络已被证明有利于社会困境中的合作。在这里，我们提出了一个统一的框架，可以描述和量化在度量空间中合作者的空间集群的形成，并且还表示异构联系网络，特别是在大多数真实网络中观察到的无尺度拓扑。我们发现，该系统能够快速自主组织成长期生存（10 ^ 5代）的集群状态，并显示出这一状态对无大规模网络社会困境合作演变的重要性。我们比较集线器（大多数连接节点）和本地集群的效率来推动系统的合作，并表明在某些情况下，集线器失去控制系统的能力，本地集群在维持合作方面更有效。令人瞩目的是，这意味着异质性并不总是有利于---但是甚至可能阻碍在社会困境中的合作。我们的模型拓扑的预测通过经验网络来证实。
地理模式中的自然尺度
地址： http://arxiv.org/abs/1704.01036
作者： Telmo Menezes (CMB), Camille Roth (IEP Paris, CNRS, CMB)
摘要： 已知人的移动性分布在物理距离的几个数量级上，这使得通常难以内生地发现或定义典型和有意义的尺度。从运动到地理分区的相关分析似乎与一些特别规模相关，或根本没有规模。依靠从照片分享社交媒体收集到的地理标记数据，我们将社区检测应用于通过增加距离分布百分位数约束的移动网络。使用简单的无参数的不连续检测算法，我们发现社区分区空间中的明确的相变。这些阶段的检测构成了表征人类运动的内生自然量表的第一个客观方法。我们的研究涵盖九个地区，从不同规模的城市到跨国的国家。对于所有地区，自然量表的数量非常低（2或3）。此外，我们的结果暗示了与规模相关的行为，而不是与规模相关的用户。自然尺度的分割使我们能够绘制离散的多尺度地理边界，有可能在诸如流行病学或文化传染性等领域提供重要见解，其中引入空间边界至关重要。
估计中心性度量的敏感度：关于测量误差
地址： http://arxiv.org/abs/1704.01045
作者： Christoph Martin, Peter Niemeyer
摘要： 大多数网络研究依赖于一些观察到的网络，其不同于由抽样误差模糊化的底层网络。众所周知，这种抽样误差影响网络度量，例如：中心度量。也就是说：观察网络中的更中心的节点可能在底层网络中的中心较少。为了测量这种对采样误差的中心度量度的敏感度，我们研究了概率，给定两个随机选择的节点，观测网络中的中心点在底层网络中也更为中心。由于这个概念依赖于通常不可访问的底层网络，所以我们提出了如何近似这种敏感性的第一个想法，给定（i）观察到的网络和（ii）关于基本错误机制的一些假设（例如：缺少边缘或节点）。
与随机重新布线和冯·诺依曼熵的网络整合比较
地址： http://arxiv.org/abs/1704.01053
作者： Zichao Li, Peter J. Mucha, Dane Taylor
摘要： 评估一个给定的网络是否是典型的或非典型的随机网络集合（即网络集合比较）具有广泛的应用范围从零模型选择和假设测试到集群和分类网络。我们通过对网络进行随机重新布线来开发网络整体比较的框架。我们研究两个重新布线过程，均匀和程度保留的重新布线，分别产生收敛于鄂尔多斯仁义和配置模型集合的随机网络集合。我们通过冯诺依曼熵（VNE）来研究收敛性，这是一种基于拉普拉斯矩阵的光谱测量信息内容的网络摘要统计量，并针对VNE重新布线的预期效果进行扰动分析。我们的分析得出了给定网络需要多少条重新布线来估计集合中典型网络的重新布线，为网络集合比较提供了一个计算上有效的数量，不需要对相应的重新布线过程进行仿真。
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