NYU·坦登工程学院 社交网络图
信用:丹尼尔·特内里费/维基百科 新发现的控制理论和网络动力系统之间的联系有助于估计网络的大小，即使网络的一小部分是可访问的
了解冠状病毒的传播可能是一个问题最令人担忧和最新的例子，这个问题可能受益于对网络动力系统的更全面的了解，但科学家和数学家多年来一直在努力寻找方法，通过利用现有测量的部分数据，对这些复杂系统做出准确的推断
在《物理评论快报》的一篇新论文中，纽约大学坦顿工程学院教授毛里齐奥·波尔菲里论证了数学控制理论与从一些可及单元的时间序列中确定网络动力系统大小的问题之间的深刻联系
波尔菲里总结道，对于同质网络——其中每个单元播放相同的节目——只需访问10%的单元就足以准确推断整个网络的大小
但同样的方法在异构网络中失败了，异构网络在复杂系统领域更为常见:想想新型冠状病毒爆发的早期阶段，每个人都因其社会和职业生活经历了广泛不同的接触
因此，作者建议在缺乏网络性质信息的情况下，从可用的测量值推断网络动力系统的规模时要谨慎
“从自然环境到技术环境，网络动力系统构成了研究集体动力的有力途径
系统的规模可以说是它最基本的属性，但我们很少能获得如此重要的信息，”波尔菲里解释道
他的研究为奥尔登堡大学和德累斯顿技术大学的研究人员去年发表的无模型方法提供了数学证明
《物理评论快报》上发表了“从可察觉的动态中确定隐藏单元和网络大小的检测矩阵的有效性和局限性”
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