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    Arxiv网络科学论文摘要14篇(2020-11-05)

    发布日期:2020-11-06 13:34 历史学论文

      在复杂网络上建模交互性触发元素的非线性动力学:PyCascades程序包;

      孟买的COVID-19流行病:预测,全面的经济开放,以及隔离区与接触者追踪和测试的比较:更新;

      应用程序支持隔离措施以控制COVID-19流行病的有效性:一种参数化方法;

      摘要: 在美国,许多人一生的社会网络中有很大一部分是在大学中形成的。然而,我们对这种形成过程的许多方面的理解是不完整的,例如时间变化的作用,教育环境之间的异质性以及在大学期间形成的联系的持久性。为了弥补其中的一些空白,我们使用了2008年至2019年间美国1,181所高等教育机构的社会网络的人口级数据集,以详细理解大学网络的结构如何随时间变化。这些网络的发展中最显著的特征是,当学生第一次进入大学时,其交往活动便爆发了。在此期间形成的联系在塑造整个网络的结构以及学生在其中的地位方面起着重要作用。随后的开始和中断指示会进一步影响新的平局的形成。领带形成中的同质性同样显示时间变化。当学生安顿好住房时,更容易形成同性关系,而随着学生学位学习的发展,他们之间会分享主要的友谊。学院的属性(例如,是否有许多学生住在校园里)也会影响这些效果。在学生的大学生活中,不同背景下以及不同时刻形成的关系在毕业后仍保持近几年的可能性各不相同。总之,这些发现表明,教育背景以多种不同方式介导了网络的形成。

      摘要: 资本市场作为适应性复杂网络的最重要特征之一就是其集体行为。在本文中,我们分析了由新兴市场和成熟市场组成的四个世界股票市场的银行部门。通过应用一种重要的复杂性概念,即随机矩阵理论(RMT),即使使用了RMT工具:参与率(PR),节点参与率(NPR)和相对参与度,成熟市场的集体行为程度也较高。参与率(RPR),NPR表示独立银行比整个市场要多,RPR比较市场的集体行为在正常范围内。通过应用本地和全球扰动,我们得出结论,由于集体行为水平高,成熟的市场更容易受到扰动的影响。最后,通过绘制相关矩阵的树状图和热图,

      摘要: 我们提出了一种在社交联系网络中自适应分配病毒测试的通用框架。我们提出并解决了几个互补的问题。首先,我们考虑设计一种社会感知系统,其目标是及早发现新型流行病。特别是,我们提出了一种算法来选择要测试的个体子集,以便尽可能快地检测出流行病的发作。我们将此问题视为命中时间概率最大化问题,并使用子模优化技术来为所提出的解决方案导出明确的质量保证。其次,一旦发现了流行病暴发,我们将考虑随着时间的流逝自适应地分发病毒测试的问题,以使关于流行病当前状态的信息最大化。我们根据信息熵和互信息形式化此问题,并提出一种具有质量保证的自适应分配策略。针对这些问题,我们导出了具有马尔可夫动力学的任何随机分区流行模型的解析解,以及针对非马尔可夫动力学的基于蒙特卡洛的有效算法。最后,我们在数值实验中说明了所提出框架的性能,该实验涉及应用于真实人接触网络的Covid-19模型。

      摘要: 其中数据量分配给每个类别(名义变量)的分类数据在数据科学中无处不在。调色板图是用于大量类别数据集的可视化工具,每个类别数据集都包含多个类别。

      摘要: 由于高的太阳辐射或能源价格,美国的某些地区可能会达到100%的PV渗透率,并且频率响应的降级要比整个互连更大。因此,在本节中,将模拟每个互连中的100%PV渗透区域,以研究局部的高PV渗透效应。该研究是通过量化RoCoF,最低频率和在不同区域PV渗透水平下的沉降频率来进行的。还研究了高区域PV渗透率对电网规范对频率响应的遵从性的影响。

      在复杂网络上建模交互性触发元素的非线性动力学:PyCascades程序包

      摘要: 小费要素存在于各种系统中,例如社会经济学,生态学和气候系统。在许多情况下,各个倾卸元素不是彼此独立的,而是它们在时间和空间上的各个尺度上相互作用。为了对交互作用的倾倒元素的系统进行建模,我们在这里介绍用于研究交互作用的倾倒元素的PyCascades开源软件包(doi:10.5281 / zenodo.4153102)。 PyCascades是一个用Python编程语言编写的面向对象且易于扩展的软件包。它允许调查在哪些条件下可能会发生相互作用的动力学系统之间潜在的危险级联,并着重于小费元素。使用PyCascades,可以使用不同类型的小费元素,例如双折和Hopf类型以及它们之间的相互作用。 PyCascades可以应用于任意复杂的网络结构,并且最近已扩展到随机动力学系统。本文通过介绍PyCascades的基本概念和背后的方法,对它们进行了概述。最后,讨论了三个示例,显示了该软件包的三个不同应用程序。首先,研究了亚马逊雨林的水分循环利用网络。其次,讨论了相互作用的地球系统倾覆元素的模型。第三,将PyCascades建模框架应用于全球贸易网络。

      孟买的COVID-19流行病:预测,全面的经济开放,以及隔离区与接触者追踪和测试的比较:更新

      摘要: 孟买是世界上人口最稠密的城市之一,在印度所有城市中(截至2020年10月28日),印度的病例数和死亡人数均位居第四。自2020年3月25日以来,孟买一直与印度其他地区一起实行(不同程度的)封锁。鉴于封锁给该国造成的巨大经济损失以及相关的人员和货物流动限制,迅速开放经济尤其是孟买这样的金融中心变得至关重要。在本报告中,我们使用基于IISc-TIFR主体的模拟器在与孟买工作场所(或同等的经济)以及通过本地火车和公共汽车的相关公共交通相关的现实情况下,对孟买进行长期预测。这些预测是在考虑到经济和当地火车在2020年11月1日或2021年1月1日完全开放时可能产生的第二波影响下得出的,如果学校在一月先开放,对孟买的感染影响将扩大。还考虑了2021年这一周。我们还尝试说明在Ganeshotsav音乐节期间以及Navratri / Dussehra和Diwali音乐节周围人口增加的混杂情况。根据模拟得出的结论是,只要有合理的医疗基础设施,到11月1日全面开放经济的影响是可以控制的。此外,在一月份开放的学校和大学不会导致感染过度增加。该报告还探讨了接触者追踪与收容区的相对有效性,还包括了2021年2月为老年人群接种疫苗的效果的初步结论。

      摘要: 在有关网络调查方法的文献中,人们做出了巨大的努力来理解时变因素(例如性别,教育程度和婚姻状况)在(无)响应机制中的作用。然而,仅时不变的因素不能解决(非)响应的大多数变化,尤其是响应率随时间的波动。这种观察启发我们研究时不变因素的对应物,即时变因素及其在网络调查(无)响应中发挥的潜在作用。具体来说,我们研究了时间,天气和社会趋势(从Google趋势数据中得出)对2016年和2017年荷兰健康调查的每日(无)响应方式的影响。使用离散时间生存分析,我们发现,除其他外,周末,节假日,宜人的天气,疾病暴发和显著性与较少的响应相关。此外,我们表明,当将训练后的模型应用于未来看不见的数据时,仅使用这些变量即可获得令人满意的每日和累积响应率预测精度。此方法的另一个好处是仅需要非个人上下文信息,因此不涉及隐私问题。我们讨论了这项研究对调查研究和数据收集的意义。

      摘要: 传染病是由病原微生物(例如细菌,病毒,寄生虫或真菌)引起的,这些病原微生物可以直接或间接地从一个人传播到另一个人。传染病对人类健康构成了严重威胁,特别是自2019年底以来,COVID-19成为全球范围内严重的健康问题。接触者追踪是识别,评估和管理暴露于某种疾病的人以预防的过程。其向前传播。接触者跟踪可以帮助我们更好地理解病毒的传播链接,从而更好地中断病毒的传播。鉴于全球COVID-19大流行,接触者追踪已成为有效遏制病毒传播的最关键措施之一。本文对联系人跟踪进行了全面的调查,并详细介绍了联系人跟踪所涉及的模型,数字技术,协议和问题的最新进展。还介绍了联系人跟踪技术的当前挑战以及未来的方向。

      摘要: 在概率分布中找到极端离群值可能是一个难题。以《投票权法》执行中的实际例子为例,我们考虑在政治分区计划中最大化同时存在多数少数民族地区的问题。公正地随机进行分区计划不太可能找到接近此最大值的计划。一种常见的搜索方法是使用有偏向的随机游走:优先选择少数民族地区较多的分区计划。在这里,我们提出了第三种选择,称为短脉冲串,其中对少数步骤执行无偏随机游走(称为脉冲串长度),然后从上一次脉冲串遇到的最极端的计划重新开始。我们提供的经验证据表明,在使少数族裔地区最大化的问题上,短时爆发优于随机偏向步行。从我们的用例中抽象出来,我们还考虑了短突发,其中基础状态空间是一条具有各种概率分布的线,然后探讨了更复杂状态空间的某些特征以及这些特征如何影响短突发的有效性。在所有这些情况下,我们比较各种突发长度的功效。

      摘要: COVID-19已对每个社会部门产生了重大影响,包括人员流动和随后的道路交通安全。在本研究中,我们以美国洛杉矶和纽约这两个城市为例,分析了大流行对交通事故安全的影响。具体来说,我们分析了与不同人口群体相关的交通事故,交通事故在时间和空间上的分布情况以及涉及和不涉及其他交通方式(例如,行人和驾车者)的交通事故的严重程度。我们得出以下结论:1)大流行已不平等地影响了按年龄,种族和性别分类的人口群体; 2)与大流行之前的时间段相比,交通事故的“热点”在时间和空间上都发生了变化,表明存在违规行为; (3)非致命事故的数量有所减少,但在大流行中,交通事故的严重和致命事故的数量保持不变。

      摘要: 洗手,避免社交疏远和呆在家里是为防止SAV-CoV-2引起的COVID-19传播而采取的预防措施。这些措施尽管易于执行,但突出了社会经济和社会技术冰山不平衡的一角。在此,介绍了COVID-19预防措施的系统动态(SD)模型及其与17个可持续发展目标(SDG)的相关性。结果显示了对COVID-19漏洞情况的更全面的理解。这种新颖的定性方法刷新了危机中关于SDGS未来的辩论,并为决策者提供了有力的心理代表,以帮助他们找到有助于防止此健康危机对人类,地球和经济造成长期破坏性影响的杠杆点。有必要进行进一步的量身定制的实时定性和定量科学研究,以根据从这一健康危机中不断汲取的经验教训,确定在不同国家实现SDGS目标的重要性。

      应用程序支持隔离措施以控制COVID-19流行病的有效性:一种参数化方法

      摘要: 在这项研究中,我们分析了旨在发现和隔离感染个体以包含像COVID-19这样的流行病的措施的有效性,以此作为对有效繁殖数的抑制。我们开发了一个数学模型来计算这种措施产生的流行病有效繁殖数量的相对抑制。该结果表示为一小组参数的函数,这些参数描述了流行病的主要特征并总结了隔离措施的有效性。特别是,我们关注人口的一小部分使用移动应用程序进行流行病控制时的影响。最后,我们将该模型应用于COVID-19,并提供了一些计算示例,并提供了指向公共存储库的链接以运行自定义计算。这些计算以定量的方式显示了从症状和接触追踪信息中识别感染个体并尽早隔离它们的重要性。计算还评估了每个变量对疫情抑制的影响。

      摘要: 在现代社会中,人们接触到许多信息,其中一些信息经常重复出现,或者比其他信息更具破坏性。在本文中,我们使用观点动态模型研究此新闻如何影响社会。特别是,我们的研究旨在解释社会对某些事件的理解如何深刻改变人们对现在和未来的看法。我们认为观点的演变受外部信息和社会压力的影响。后者包括模仿,分化,同质及其相反的仇外心理。这些成分的组合会引起集体记忆效应,这是由外部信息触发的。在本文中,我们将注意力集中在外部新闻出现的顺序是随机的情况下这种记忆如何产生。我们将显示新闻要具备的特征才能被嵌入到社会的记忆中。我们还将提供一种分析方法,用以衡量当大量新闻出现时一个社会可以记住多少信息。最终,我们将证明,当某个新闻出现在社会历史中时,即使是变形的新闻也足以触发对原始存储信息的记忆。


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