• 网络结构转换下的功能同步不变性;
• ESO对非出版计划的调查;
• 有限网络上失效级联的显式大小分布重新定义了系统风险;
• 协同相互作用促进行为传播并改变多重网络上的相变;

网络结构转换下的功能同步不变性

原文标题： Functional Synchronization Invariance Under Network Structural Transformations

地址： http://arxiv.org/abs/1802.03270

作者： Lluis Arola-Fernandez, Albert Diaz-Guilera, Alex Arenas

摘要： 尽管复杂系统可以显示多种连接模式，但同步过程无处不在。通常，同步的出现是宏观可观察的，然而，系统的微观细节，例如，相互作用的底层网络多次部分或完全未知。我们已经知道，不同的交互结构可以产生一个共同的功能，被理解为一种常见的宏观可观察。基于这个事实，在这里，我们提出网络变换，保持Kuramoto振荡器的大系统的集体行为在功能上是不变的。我们推导了一种基于信息论原理的方法，它允许我们调整结构相互作用的权重，以将随机均匀度网络映射为随机异构网络，反之亦然，保持同步值不变。所提出的转换的结果揭示了一个有趣的原理;异构网络可以映射到具有本地信息的同构网络，但相反的过程需要利用更高阶的信息。在处理底层连接结构测量的不确定性时，形式主义提供了新的分析视角来处理真实复杂的情景。

ESO对非出版计划的调查

原文标题： The ESO Survey of Non-Publishing Programmes

地址： http://arxiv.org/abs/1802.03272

作者： F. Patat, H.M.J. Boffin, D. Bordelon, U. Grothkopf, S. Meakins, S. Mieske, M. Rejkuba

摘要： 衡量科学设施成功与否的经典方法之一是出版物回归，它被定义为每单位分配的资源（例如，望远镜时间或提议）所产生的评估论文。 Sterzik等人最近的研究表明， （2015年，2016年）显示，在ESO分配时间的计划中有30-50％不会产生出版物。虽然这可能是科学进程固有的，但这一发现促使了进一步的调查。为此，ESO在时间分配工作组的活动中进行了非出版计划调查（SNPP），类似于最近在ALMA实施的监测活动（Stoehr et al。2016）。 SNPP针对1278个节目，计划在ESO第78期至第90期（2006年10月至2013年3月）期间，截至2016年4月尚未发表经过审查的文件。该调查于2016年5月6日启动，持续四周，并返回965份有效响应。本文总结并讨论了这次调查的结果，这是ESO的首次此类调查结果。

有限网络上失效级联的显式大小分布重新定义了系统风险

原文标题： Explicit size distributions of failure cascades redefine systemic risk on finite networks

地址： http://arxiv.org/abs/1802.03286

作者： Rebekka Burkholz, Hans J. Herrmann, Frank Schweitzer

摘要： 网络中几个最初的节点故障放大到跨越所有节点的大部分的大型级联的风险有多大？预测最终的级联尺寸对于确保整个系统的功能至关重要。然而，这一任务受到不确定或变化参数和缺失信息的阻碍。在无限大的网络中，平均级联大小通常可以通过建立在局部树近似值和平均场近似值上的已建立方法来很好地估计。然而，正如我们在有限网络中所展示的那样，这个平均值甚至不需要是可能的结果。相反，我们会发现广泛甚至双峰级联分布。这种现象在系统规模高达$ 10 ^ {7} $和不同的级联模型时仍然存在，即它与大多数实际系统相关。为了表明这一点，我们得到了最终级联尺寸的全概率分布的显式闭式解。我们关注两个拓扑极限情况，完整的网络代表一个密度很小的分布密度网络，星形网络代表一个稀疏网络，具有不均匀的度分布。这些拓扑结构是非常有趣的，因为它们可以使平均级联尺寸最小化或最大化，并且是许多现实世界网络中的常见主题。

协同相互作用促进行为传播并改变多重网络上的相变

原文标题： Synergistic interactions promote behavior spreading and alter phase transition on multiplex networks

地址： http://arxiv.org/abs/1802.03372

作者： Quan-Hui Liu, Wei Wang, Shi-Min Cai, Ming Tang, Ying-Cheng Lai

摘要： 协同互动在现实世界中无处不在。最近的研究表明，对于单层网络而言，协同作用可以增强传播，甚至引发爆炸性传染。目前对多路复用网络中行为传播动力学的兴趣正在增长。在这样的网络系统中，协同互动在行为传播中起什么作用？为了解决这个问题，我们在双层网络上阐明协同行为传播模型，其中协同相互作用的关键表现是一层中的节点采用一种行为增强了其采用另一层中的行为的可能性。一般的结果是，协同相互作用可以极大地增强这两个行为的传播。一个显著的现象是相互作用可以改变与行为接受或传播动力学有关的相变的本质。具体而言，取决于网络层中的一种行为的传输速率，协同相互作用可导致在其传输的其他行为的采用范围内的不连续（一阶）或连续（二阶）率。一个令人惊讶的两阶段扩散过程可能出现：由于协同作用，在一个层中采用一个行为的节点采用另一个层中的另一个行为，然后提示该层中的其余节点快速采取行为。在分析上，我们发展了一个基于边的分隔理论，并进行了分歧分析，以充分理解在网络层之间的动力学相互作用微弱的协同相互作用机制中，相互作用在促进社会行为传播动力学整个系统。

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