×
布鲁斯·韦斯特。;埃尔维斯·L·杰纳斯顿。;保罗·格里戈里尼

最大化复杂网络之间的信息交换。 （英语） Zbl 1211.94005号

物理学。代表。 468，编号1-3，1-99（2008）.
摘要：科学不仅仅是假设、实验和理论的平滑渐进的相互作用，尽管有时也有这种形式。
更现实地说，对任何给定复杂现象的科学研究都会从各种角度产生许多解释，这最终需要综合才能实现深层次的洞察力和理解。一个这样的综合创造了应用于理解复杂动态网络的非平衡统计物理领域。在过去的四十年里，复杂性的概念经历了一次蜕变。复杂性最初被视为单个粒子轨迹记忆的结果，与微观动力学的哈密顿图完全一致，原则上，宏观动力学可以从微观哈密顿图像导出。从微观动力学推导宏观动力学的主要困难是需要考虑大量成分的作用。用传统的连续时间随机游走方法描述复杂性时所考虑的突发跳跃等事件的存在从未被认为与哈密顿观点相冲突。在这里，我们回顾了为什么这种传统的哈密顿复杂性观点不令人满意的许多原因。我们表明，由于技术进步，使得观察单个基本事件成为可能，复杂性的定义已经从传统的记忆概念转变为非泊松更新事件的作用。我们发现，通过连接在头皮上的一组电极监测关键过程，如闪烁量子点的间歇性荧光以及大脑对音乐的反应，迫使调查人员超越传统的复杂性概念，与复杂网络这一新兴领域建立更密切的联系。
复杂网络是现代研究中最具挑战性的领域之一，涵盖了所有传统科学学科。飞机、公路和铁路的运输网络；全球金融和股票市场的经济网络；恐怖主义、政府、企业和教会的社会网络；随着网络变得越来越复杂，电话、互联网、地震和全球变暖的物理网络，以及基因调控、人体、神经元簇和食物网的生物网络，都具有一些明显的普遍属性。这种复杂网络的普遍方面是非平稳和非遍历统计过程以及逆幂律统计分布的出现。
在此，我们回顾了传统的动力学和相空间方法，随着其复杂性的增加，用于对此类网络进行建模，并重点关注这些过程在解释复杂网络时的局限性。当然，我们将无法回顾整个新兴的网络科学领域，因此我们仅限于回顾如何使用新的应用理论概念（如老化、更新、非遍历统计和分数微积分）克服某些复杂性障碍。本综述的一个重点是复杂网络之间的信息传输，这需要认知发生根本性变化，我们将其表达为从熟悉的随机共振到复杂度匹配的新概念的过渡。

引用于14文件

MSC公司：

94A05型 传播学理论
2005年3月37日 动力系统仿真
37N99型 动力系统的应用
60K20码 马尔可夫更新过程的应用（可靠性、排队网络等）
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
82立方31 随机方法（福克-普朗克、朗之万等）应用于含时统计力学问题
92B05型 普通生物学和生物数学
94甲15 信息论（总论）
37N25号 生物学中的动力学系统
37号40 最优化和经济学中的动力系统

关键词：

复杂性匹配;信息传播;更新;遍及全球;非退化的;1/f噪声;全球变暖
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\textit{B.J.West}等人，《物理学》。代表468，编号1--3，1-99（2008；Zbl 1211.94005）
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