圣达菲研究所 时间网络上的奇美拉状态
图4来自论文“具有高阶、多层和时间交互的广义网络中同步模式的统一处理”
“信贷:圣达菲研究所 网络是描述生物、物理、社会和其他环境中连接系统的强大模型
尽管传统网络很有用，但它们是静态的，仅限于描述对象对之间的链接；它们不能捕捉更复杂的连接，比如那些一次连接多个点的连接，或者那些随时间变化的连接
对于建立在更复杂关系上的系统，研究人员求助于更复杂的模型，如超图(可以显示组间的连接)、时态网络(连接随时间变化)或多层网络(可以显示不同类型的连接)
例如，大脑中神经元之间的联系由于可塑性而随着时间的推移而改变，它们包括电和化学相互作用
但是物理学家施密特科学研究员张说，这些概括是有代价的
“他们更擅长解释复杂系统中的现实交互，”他说，“但由于复杂性，他们也更难分析
" 困难，但并非不可能
在他的工作中，张专注于寻找方法，将那些棘手的分析问题高效、优化地细分为更小、更易管理的问题
最近，他对集群同步模式特别感兴趣，集群同步模式是一类集体行为，当网络中的子群产生内部一致但相互独立的动态时，就会出现这种行为
例如，脑电波的某些频率的集群同步与改善记忆有关
在最近发表在《通信物理学》上的一篇论文中，他和他的合作者——包括SFI科学委员会成员和西北大学物理学家阿德尔森·莫特——描述了一个新的框架，用于简化包括超图、时间网络和多层网络在内的各种系统中同步模式的分析
他们的方法使用了一种同时简化多个矩阵的技术，这种技术可以应用于具有数万个节点的大型(广义)网络
张说，这项技术可以帮助研究人员调查只有在更高阶的相互作用下才会出现的新现象，这些现象是由超图等模型描述的
在理解具有成对和非成对交互的系统时，它也可能是有用的
“这些互动之间可能存在一些我们并不完全理解的协同效应，”他说
“当你有这样一个系统时，这两种类型的交互是如何相互作用的？这是一个有趣的问题
"
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