• 气候变化对成本最优的高度可再生欧洲电力网络的影响;
• 快速增量冯诺依曼图熵计算：理论，算法和应用;
• 来自随机游走时间序列的相关网络;
• 信号交叉口行人行为的决策过程：第1部分。第一个走下路肩的行人;
• 信号交叉口行人行为的决策过程：第2部分。行人是否表现出文化聚群行为？;
• 驴象之争和上校博弈;
• 以太坊交易网络中的社交信号;

气候变化对成本最优的高度可再生欧洲电力网络的影响

原文标题： The Impact of Climate Change on a Cost-Optimal Highly Renewable European Electricity Network

地址： http://arxiv.org/abs/1805.11673

作者： Markus Schlott, Alexander Kies, Tom Brown, Stefan Schramm, Martin Greiner

摘要： 我们使用EURO-CORDEX项目的三个合奏团成员及其在地表风速，太阳辐射以及径流量方面的数据，空间分辨率为12 km，时间分辨率为3小时，代表性浓度通道为8.5（与温度有关到本世纪末增加2.6至4.8摄氏度）直到2100年，以调查气候变化对风能，太阳能和水力资源的影响，并因此研究高度可再生和成本最优的欧洲电力系统。将天气数据转化为能源，调查不同方面，如容量因素和相关长度，并对欧洲电力系统产生的影响进行讨论。此外，我们将欧洲的30节点模型与受历史和气候变化影响的数据进行了比较，其中对发电，输电和储存设施的投资进行了深度二氧化碳减排优化。与历史数据相比，本世纪末欧洲国家的能力因素差异更为强调。这导致成本最优的电力系统中的光伏份额显著增加。直到本世纪末，系统成本增加5％，气候变化对这些成本的影响与合奏成员之间的差异相似。

快速增量冯诺依曼图熵计算：理论，算法和应用

原文标题： Fast Incremental von Neumann Graph Entropy Computation: Theory, Algorithm, and Applications

地址： http://arxiv.org/abs/1805.11769

作者： Pin-Yu Chen, Lingfei Wu, Sijia Liu, Indika Rajapakse

摘要： 冯诺依曼图熵（VNGE）有助于衡量图序列中图之间的信息差异和距离，并已成功应用于各种网络学习任务。虽然它的有效性，但要求图拉普拉斯矩阵的全部特征谱在计算上是很苛刻的。在本文中，我们提出了一个快速增量冯诺依曼图EntRopy（FINGER）框架，它接近VNGE的性能保证。 FINGER将VNGE的立方复杂性降低到节点和边数量的线性复杂度，从而可以基于增量图变化实现在线计算。我们也显示了FINGER与确切VNGE的渐近一致性，并推导出它的逼近误差界。基于FINGER，我们提出了用于计算图之间Jensen-Shannon距离的超高效算法。我们在不同随机图模型上的实验结果证明了FINGER的计算效率和渐近一致性。此外，我们还将FINGER应用于两个真实世界的应用程序和一个合成数据集，并证实了其超越七个基线图相似性方法的优越性能。

来自随机游走时间序列的相关网络

原文标题： Correlation networks from random walk time series

地址： http://arxiv.org/abs/1805.11812

作者： Harinder Pal, Thomas H. Seligman, Juan V. Escobar

摘要： 受时代序列分析中复杂网络框架应用日益增长的兴趣，我们设计了一个网络模型，其中每个$ N $节点都与随机游走长度$ L $相关联。当相应时间序列的皮尔森相关系数（PCC）大于或等于阈值$ H $时，建立任意两个节点之间的连接，从而导致具有有趣属性的相似性网络。特别是，这些网络可以具有高平均聚类系数，“小世界”特性，并且它们的度分布可以根据$ H $从无标度到准恒定变化。一个规模为$ N $的巨型组件一直存在，直到超过临界值$ H_c $，此时相对较少的散步开始脱离它，并且保持孤立。这个模型可以作为构建从时间序列构建的网络的零假设的第一步。

信号交叉口行人行为的决策过程：第1部分。第一个走下路肩的行人

原文标题： Decision-making processes underlying pedestrian behaviours at signalised crossing: Part 1. The first to step off the kerb

地址： http://arxiv.org/abs/1805.11828

作者： Marie Pele, Jean-Louis Deneubourg, Cedric Sueur

摘要： 人类必须每天做出许多决定，而这些决定可能会受到不同的个人，社会和/或环境变量的偏见和影响。由于风险承担的个体间差异，行人是研究决策的理想对象。许多研究试图了解哪些环境因素（浅色，等待时间等）影响行人在道路交叉口违规的次数，很少关注根据不同条件下行人的决策过程这些变量，也就是说他们对他们收到的信息的看法和解释。这项研究使用生存分析来突出在法国和日本的信号交叉口行人过路的决策过程。对于这两种浅色，我们决定对第一位行人进行单独分析，以脱离跟随他/她的路边和其他人，因为第一位乘客和跟随者离开的决定是不同的，并且离开的第一批行人强烈影响其他人的决定。我们发现穿越道路的可能性遵循三个不同的过程：一个在红灯处，一个在行人灯变绿之前，另一个在灯变绿之后。在全球范围内，第一位行人的决定，无论他在绿灯还是在红灯下，都会受到其居住国的影响。我们观察到日本行人的门槛较低，因为他们倾向于遵循他们的私人或个人信息。我们识别认知过程的使用，如风险敏感度和时间折扣，并根据本研究的结果提出新的概念，以减少行人违规的发生率。

信号交叉口行人行为的决策过程：第2部分。行人是否表现出文化聚群行为？

原文标题： Decision-making processes underlying pedestrian behaviours at signalised crossings: Part 2. Do pedestrians show cultural herding behaviour ?

地址： http://arxiv.org/abs/1805.11834

作者： Marie Pele, Jean-Louis Deneubourg, Cedric Sueur

摘要： 追随者一般被定义为解决社会协调问题的策略，特别是涉及群体运动的策略。在道路交通行为的背景下，追随者行为尤其有趣，因为它涉及其他原则，如冒险行为和评估社会信息的价值。这项研究试图找出在两个不同国家（法国和日本）的绿色或红灯对面跟随另一个人行人的决策基础的认知机制。我们使用基于主体的建模来模拟行人的道路交叉行为。这项研究表明，建模是一种可靠的方法来测试不同的假设，并找到穿越道路时决策制定的确切过程。我们发现两个过程足以模拟行人行为。重要的是，这项研究揭示了两个国家和两性在决定跟随和跨越绿色和红色的差异。日本的行人特别关注已经离开的行人数量和等待行人的红灯数量，而法国同行只考虑已经走出路边的行人数量，从而表现出日本人民的强烈抵制情绪。最后，模拟显示与观测类似，不仅对于出发延迟，而且对过境行人的数量和非法过境的比率也是如此。这一结论为交通运输研究提供了新的安全解决方案

驴象之争和上校博弈

原文标题： Elephants, Donkeys, and Colonel Blotto

地址： http://arxiv.org/abs/1805.12083

作者： Ivan P. Yamshchikov, Sharwin Rezagholi

摘要： 本文采用了一种新的方法来进行政治话语的实证分析，并开发出一种模型，证明其与经验数据相当的动态性。我们应用基于卷积神经网络的一组二进制文本分类器，在美国民主党和共和党的政治计划中标注声明。通过随机激活结构来扩展Blotto上校博弈的框架，我们表明，在简单的学习规则下，模拟博弈显示类似于经验数据的动态。

以太坊交易网络中的社交信号

原文标题： Social Signals in the Ethereum Trading Network

地址： http://arxiv.org/abs/1805.12097

作者： Shahar Somin, Goren Gordon, Yaniv Altshuler

摘要： 区块链技术直到最近才被大多数小型技术圈所熟知，它正在全球范围内爆发，其潜在的经济和社会影响可能从根本上改变传统的金融和社会结构。由初创公司和私营公司在Blockchain系统之上发行加密货币正成为一种普遍存在的现象，促使这些加密硬币通过专用交易所进行交易。除了作为代币的交易分类账之外，区块链也可以被视为一个社会网络。分析和模拟这个网络的“社会信号”的动态特征可以帮助我们理解这个生态系统以及其中的作用力。这项工作是第一次分析符合ERC20协议的加密硬币交易数据的网络属性。考虑到所有的交易钱包作为网络的节点，并使用买卖交易构建其边，我们可以分析ERC20网络的网络属性。检查几个时间段和几个数据汇总变体，我们证明网络显示出强大的幂律属性。这些结果与目前的网络理论预期相吻合，然而，ERC20交易数据是其首次科学验证。我们审查的数据包括超过3000万次ERC20代币交易，由680多万个独特的钱包执行，在2016年2月至2018年2月期间的两年期间内徘徊。

声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，由本人进行翻译整理，未经同意请勿随意转载。本系列在微信公众号“网络科学研究速递”（微信号netsci）和个人博客 https://netsci.complexly.cn （提供RSS订阅）进行同步更新。