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Complexity最新研究| 不同尺度的复杂系统有助于寻找信息充分的网络

已有 1468 次阅读 2021-6-30 13:38 |系统分类:论文交流

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对于各类复杂网络而言,可通过寻找组元之间的关联和依赖性,来对其加以描述。Hindawi旗下开放获取期刊Complexity发表的一篇题为The Emergence of Informative Higher Scales in Complex Networks的论文,指出了可研究节点之间的关系。

在研究过程中,作者Brennan Klein(美国东北大学)和研究助理Erik Hoel教授(塔夫茨大学)设计了一种名为“有效信息”(effective information)的网络衡量指标,并描述了此类系统的一般范例所包含的有效信息。

研究结果对大数据特别有意义,因为在大数据领域往往很难为某一具体系统确定最佳和最为有效的模型。

该项目的灵感,源自Klein和Hoel对复杂系统描述方式的探究,即为什么可以从多个层面上以不同方法来描述复杂系统,包括一些具有实际意义和没有实际意义的方法。

人们可以用原子、机器编码或操作系统的层面来描述你的电脑。除此以外,对你电脑的描述也存在大量信息不充分的描述。那么,对于一个系统,如何区分信息充分的模型和信息不充分的模型呢?不同尺度如何相互兼容呢?

Klein和Hoel发现了有助于回答这些问题的多个要素,包括在某系统群组内寻找时空节点,以及在宏观尺度上观察信息不充分性的出现。有效信息的概念还可用于计算机科学以外的复杂网络研究中,例如生物网络。该研究还可能影响其他更多研究领域,Hoel表示。

长期以来,Emergence始终是哲学家所热衷探讨的概念,但它仍是一个模糊和尚未形成理论的概念。此类研究聚焦不同尺度上的动态和信息变化,在其帮助下,Emergence有望从一个哲学概念转变成一种证据充分的分析性科学概念。


文章详细信息:

Brennan Klein and Erik Hoel, ‘The Emergence of Informative Higher Scales in Complex Networks,’ Complexity, vol. 2020, Article ID 8932526, 12 pages, 2020. https://www.hindawi.com/journals/complexity/2020/8932526/


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