Открыты «законы Кирхгофа» современного сетевого мира.
Мир состоит из сетей: биологических и техногенных, инфраструктурных и социальных, …
По сути, любая сложная, комплексная система (от сигналов нейронов до регуляции генов) представляется в виде сети, обеспечивающей движение потоков информации между ее узлами.
Однако, несмотря на несомненные успехи сетевой науки и технологий, мы по-прежнему довольно плохо понимаем, как работает информационный обмен в сетях.
Настолько плохо, что, даже имея полную информацию о топологии сети - например, социальной – мы и по сей день умеем весьма плохо предсказывать распространение влияния какой-то информации через социальные связи.
Проблема в том, что до сих пор мы не знаем эффективного способа перевода топологии сети в динамический поток информации между ее узлами. При этом мы лишь знаем, что аналогичные сети демонстрируют принципиально разные модели инфопотоков, обусловленные различными механизмами взаимодействия между узлами.
Вот наглядный пример того, как знание запутанной топологии сети ничего не дает для понимания функционирования описываемой ею сложной системы.
Это https://goo.gl/ug3MkG диаграмма причинно-следственных связей, американской стратегии в Афганистане.
Эту провалившуюся стратегию, ставшую вопиющим примером неэффективности из-за своей запутанности, просто невозможно понять.
Но если бы знать, как выделить в этой запутанной топологии главные инфопотоки (ключевые причинно-следственные связи), можно было привести запутанную схему американской стратегии к нескольким элементарным и понятным пунктам (пример этого см. на 3:30 м. видео «Как сложность приводит к простоте» https://goo.gl/EwpLe1 )
Сегодня выявлены десятки структурных сетевых характеристик, определяющих сетевые потоки: «маленький мир», «толстый хвост» и т.д. Но у нас все еще нет единой теоретической базы, чтобы перевести эти структурные характеристики в функциональные предсказания, относящиеся к динамическому поведению системы (всю сложность сети мы видим, а как она себя поведет не понимаем)
Точнее, не было такой теории. А теперь появилась.
Известный израильский физик и прикладной математик, коллега и соавтор «сетевого Эйнштейна» Барабаши, создатель и руководитель лаборатории комплексных динамических сетей Барух Барзель, - предложил теоретическую базу описания нелинейной динамики потоков информации между узлами сетей https://goo.gl/Q1dJW3 .
Понимание правил, регулирующих эти потоки, является решающим шагом на пути к созданию теории сетевой динамики.
Чтобы выявить шаблоны инфопотока в сети, в работе Барзеля и его аспиранта Узи Харуша использован формализм теории возмущений, аналитически отслеживающий вклад всех узлов / путей в поток информации, раскрывая правила, связывающие структуру и динамический поток информации для широкого спектра нелинейных систем.
#КомплексныеСети #СтатистическаяФизика
Мир состоит из сетей: биологических и техногенных, инфраструктурных и социальных, …
По сути, любая сложная, комплексная система (от сигналов нейронов до регуляции генов) представляется в виде сети, обеспечивающей движение потоков информации между ее узлами.
Однако, несмотря на несомненные успехи сетевой науки и технологий, мы по-прежнему довольно плохо понимаем, как работает информационный обмен в сетях.
Настолько плохо, что, даже имея полную информацию о топологии сети - например, социальной – мы и по сей день умеем весьма плохо предсказывать распространение влияния какой-то информации через социальные связи.
Проблема в том, что до сих пор мы не знаем эффективного способа перевода топологии сети в динамический поток информации между ее узлами. При этом мы лишь знаем, что аналогичные сети демонстрируют принципиально разные модели инфопотоков, обусловленные различными механизмами взаимодействия между узлами.
Вот наглядный пример того, как знание запутанной топологии сети ничего не дает для понимания функционирования описываемой ею сложной системы.
Это https://goo.gl/ug3MkG диаграмма причинно-следственных связей, американской стратегии в Афганистане.
Эту провалившуюся стратегию, ставшую вопиющим примером неэффективности из-за своей запутанности, просто невозможно понять.
Но если бы знать, как выделить в этой запутанной топологии главные инфопотоки (ключевые причинно-следственные связи), можно было привести запутанную схему американской стратегии к нескольким элементарным и понятным пунктам (пример этого см. на 3:30 м. видео «Как сложность приводит к простоте» https://goo.gl/EwpLe1 )
Сегодня выявлены десятки структурных сетевых характеристик, определяющих сетевые потоки: «маленький мир», «толстый хвост» и т.д. Но у нас все еще нет единой теоретической базы, чтобы перевести эти структурные характеристики в функциональные предсказания, относящиеся к динамическому поведению системы (всю сложность сети мы видим, а как она себя поведет не понимаем)
Точнее, не было такой теории. А теперь появилась.
Известный израильский физик и прикладной математик, коллега и соавтор «сетевого Эйнштейна» Барабаши, создатель и руководитель лаборатории комплексных динамических сетей Барух Барзель, - предложил теоретическую базу описания нелинейной динамики потоков информации между узлами сетей https://goo.gl/Q1dJW3 .
Понимание правил, регулирующих эти потоки, является решающим шагом на пути к созданию теории сетевой динамики.
Чтобы выявить шаблоны инфопотока в сети, в работе Барзеля и его аспиранта Узи Харуша использован формализм теории возмущений, аналитически отслеживающий вклад всех узлов / путей в поток информации, раскрывая правила, связывающие структуру и динамический поток информации для широкого спектра нелинейных систем.
#КомплексныеСети #СтатистическаяФизика