Credit:CC0 Public Domain在美国国家科学院院刊(PNAS)发表的一项新研究中，巴塞罗纳大学复杂系统研究所(UBICS)的一个研究团队分析了真实复杂网络的时间演化，并开发了一个模型，在该模型中，新节点的出现可以与预先存在的节点相关联，类似于生物学中物种的演化。这项新的研究分析了100年间科学期刊和国际贸易网络中引文网络的时间演变。根据UBICS的ICREA研究员m .Á·安赫尔斯·塞拉诺的说法，“我们在这些真实网络中观察到的是，两者都以自相似的方式增长，也就是说，它们的连接属性随着时间的推移保持不变，因此网络结构总是相同的，而节点数量却在增加。”
这种生长的自相似性本身就令人惊讶，研究人员使用了一个名为几何分支生长(GBG)的模型来解释。在这个模型中，新节点来自预先存在的节点，类似于家谱。例如，在世界贸易网络中，国家是节点，因此它们是分支，交易对应于链接。表征研究中系统进化的关键属性，也就是模型，是继承。在这个例子中，当一个国家分裂时，新的主权国家继承了原来国家的财富和贸易伙伴。
该模型与之前的一项研究有关，该研究通过几何重整化产生了复杂网络的自相似简化版本。在这些先前的研究中，科学家发现复杂网络在不同时间尺度上的连通性受相同原理的调节。“我们在新论文中看到的，”研究人员指出，“这些相同的原则也随着时间的推移而保持不变。”
当这两种模型结合在一起时——GBG和几何重整化——我们可以用各种度量来创建原始网络的副本，比原始网络大或小。“通过这种方式，我们可以预测后代和上升节点，或者研究依赖于网络大小的现象，”塞拉诺强调。“网络在时间和空间上呈现出分形结构，”专家补充道。
这些分支过程是许多真实系统复杂演化的基础。“简而言之，这两种模型都使我们能够在不同的尺度上理解真实系统中的相互作用，这是理解和预测它们的进化将会是什么样子的关键之一，”这位专家总结道。
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