• COVID-19在中国武汉地区的爆发评价;
• COVID-19局部爆发的分数TDD重构和预测算法;
• 从球形鸡到复杂网络的临界点;
• 社会网络分析的四个维度：研究方法、应用和软件工具综述;
• 各向异性随机几何图的信息和维数;
• 一般网络上车辆交通的微观模型;
• 结构-MMSB：有可解释结构先验的混合成员随机块模型;
• 合并后的大规模网络动态;
• 数字商品的公平和去中心交易;
• Allotaxonometry和秩扰动分叉：复杂系统比较的通用工具;
• 对抗性表示学习异构信息网络上的作者姓名消歧;
• 树++：基于图核的截断树;
• 混合整数规划搜索最大拟二团;
• 将复杂网络导向期望的动力学;
• 大数据对信用评估的价值：使用手机数据和社会网络分析提高金融包容性;
• 利用核ARMA模型的网络聚类和格拉斯曼的脑网络案例;
• 引用量系统地误读了科研论文的质量和影响：数千引用者的调查和实验证据;
• 愤怒的小鸟合流：在社会化媒体传播的侵略;
• 引文分布的普遍性及其说明;
• 无引用的论文并非无人阅读;
• 气候变化下的文明的基于知识的模型;
• 基于Levy-Levy-Solomon主体的经济市场模型的新的见解;
• 潜在学习和道路网络的时空认知地图的形成;
• 减少城市交通由于局部路径决策造成的拥堵;
• 搜索社会的滞后——Watts-Strogatz图上独立的对称阈值模型;

COVID-19在中国武汉地区的爆发评价

原文标题： The Outbreak Evaluation of COVID-19 in Wuhan District of China

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09640

作者： Yimin Zhou, Zuguo Chen, Xiangdong Wu, Zengwu Tian, Liang Cheng, Lingjian Ye

摘要： 2019年12月在中国武汉发现了27例新型冠状病毒肺炎，曾被暂时命名为2019-nCoV并于2020年2月11日被世界卫生组织正式命名为COVID-19。2019年12月和2020年1月，COVID-19在人群中大规模传播，给中国人民的生命财产安全带来了可怕的灾难。在本文中，我们首先分析了病毒传播的特点和模式，并基于公共数据传播讨论了传播主要影响因素和不可控因素。然后，可以模拟病毒传播并用于疫情发展的拐点和灭绝周期分析，从而为中国政府决策防疫和经济生产的恢复提供理论支撑。此外，本文展示了中国政府采取的预防方法的有效性，如多层次的行政区域隔离。研究对世界应对突发公共卫生事件有非常重要的现实意义。

COVID-19局部爆发的分数TDD重构和预测算法

原文标题： The Reconstruction and Prediction Algorithm of the Fractional TDD for the Local Outbreak of COVID-19

地址： http://arxiv.org/abs/2002.10302

作者： Yu Chen, Jin Cheng, Xiaoying Jiang, Xiang Xu

摘要： 从2019年12月下旬起，新型冠状病毒开始在中国内地蔓延。为了预测冠状病毒蔓延的趋势，有研究提出了一些时滞动态系统（TDD）方法。在本文中，我们建立了一种新分数时间延迟动态系统（FTDD）来描述COVID-19的局部爆发。分数导数被用于解释确诊和治愈人群增长的子扩散过程。根据政府的公共健康数据，我们提出了系数的稳定重建算法。重构的系数被用于预测新型冠状病毒的趋势。数值结果与公共数据吻合。

从球形鸡到复杂网络的临界点

原文标题： From spherical chicken to the tipping points of a complex network

地址： http://arxiv.org/abs/2002.10380

作者： Gui-Yuan Shi, Rui-Jie Wu, Yi-Xiu Kong, Kim Sneppen

摘要： 疫情的爆发，金融危机的出现，生态系统的崩溃和爆炸谣言蔓延，我们面对当今世界面临许多挑战。这些现实问题可以抽象成在日益紧张的环境中的复杂系统的连续向下突破。由于系统和环境都需要大量的参数来描述，击穿条件已难以估算。我们用一个高度对称的系统来衡量一个复杂的环境，这使我们能够提出一个标量基准来形容环境。这使我们能够证明，所有的最大的K-核心和网络的最大特征值之间的复杂的网络下跌的临界点。

社会网络分析的四个维度：研究方法、应用和软件工具综述

原文标题： The Four Dimensions of Social Network Analysis: An Overview of Research Methods, Applications, and Software Tools

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09485

作者： David Camacho, Àngel Panizo-LLedot, Gema Bello-Orgaz, Antonio Gonzalez-Pardo, Erik Cambria

摘要： 基于社会网络的应用在最近几年经历了指数式增长。其中一个方面的原因引起的是，这个应用领域提供了肥沃的地方，测试和开发最先进的计算技术来提取从Web有价值的信息。这项工作的主要贡献有三个方面：（1）我们提供的艺术上的社会网络分析（SNA）的状态的跟上时代的文献综述;（2）我们提出了一套基于新指标四个基本特征（或尺寸）的SNA; （3）最后，我们提供了一组流行的SNA工具和框架的定量分析。我们还进行了科学计量学研究，以检测最活跃的研究领域和应用领域在这方面。这项工作提出了四个不同的维度，即模式和知识发现，信息融合和集成，可扩展性和可视化，这是用来以评估不同的软件工具和框架来定义一组新的度量（称为度）的定义SNA的（一组20 SNA的软件工具进行分析和排名，以往在指标）。这些尺寸，与定义的程度在一起，允许评估和衡量社会网络技术的成熟，为他们寻找两个定量评估，以阐明在此活动区域的挑战和未来的发展趋势。

各向异性随机几何图的信息和维数

原文标题： Information and dimensionality of anisotropic random geometric graphs

地址： http://arxiv.org/abs/1609.02490

作者： Ronen Eldan, Dan Mikulincer

摘要： 这与在随机图检测非各向同性高维几何结构中的问题纸交易。即，我们研究的随机几何曲线图，其中顶点对应于从非各向同性随机且独立地产生D 维高斯分布点的模型，和两个顶点相连接，如果它们之间的距离比预一些较小指定的阈值。我们得出的维新概念，其依赖于高斯分布的协方差的特征值。如果 阿尔法表示本征值的向量，和 N 是顶点的数量，则 离开量（压裂|| 阿尔法|| _2 || 阿尔法|| _3 右）^ 6 / N ^ 3 和 左（压裂|| 阿尔法|| _2 || 阿尔法|| _4 右）^ 4 / N ^ 3 上确定和下界检测的可能性。此概括最近结果通过Bubeck，丁，R ‘ACZ和来自第一作者[BDER14]其示出了量 d / N ^ 3 确定检测的各向同性几何形状的边界。我们的方法包括傅立叶分析和特征函数来研究模型的基本概率理论。的下界用途信息论工具证明，基于在[BG15]提出的方法。

一般网络上车辆交通的微观模型

原文标题： On The Microscopic Modeling of Vehicular Traffic on General Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09512

作者： Rinaldo M. Colombo, Helge Holden, Francesca Marcellini

摘要： 我们引入一个形式主义对付车辆通行的道路网络上的微观模型。各道路的交通是单向的，并且每个车辆的动态特性是通过后续的负责人模型中描述。从数学的角度来看，这相当于定义任意网络上常微分方程的系统。一般存在唯一性结果被提供，虽然示出了妨碍溶液的稳定性在结优先级。我们调查的布雷斯悖论在这个模型中与时间相关的设置发生。纳什均衡的在非静止情况导致Braess类型矛盾的出现的出现，并且这是通过数值模拟的支持。

结构-MMSB：有可解释结构先验的混合成员随机块模型

原文标题： Struct-MMSB: Mixed Membership Stochastic Blockmodels with Interpretable Structured Priors

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09523

作者： Yue Zhang, Arti Ramesh

摘要： 混合成员随机块模型（MMSB）是社区检测和网络生成一个流行的框架。它通过利用底层图结构学习用于跨社区每个节点的低秩混合成员表示。 MMSB假定节点的成员分布独立地选自狄利克雷分布，这限制了它的能力，以存在于现实世界的网络模型高度相关的图结构绘制。在本文中，我们提出了一个灵活丰富的结构MMSB模型， textit 结构-MMSB，使用最近开发的统计关系学习模型，铰链损失马尔可夫随机场（HL-的MRF），之前作为结构化模型复杂节点的属性，多关系链接，以及它们与混合成员分布关系之间的依赖关系。我们的模型是用概率性编程模板语言使用加权的一阶逻辑规则，从而提高了模型的可解释性规定。此外，我们的模型能够通过编码为观察到的特征和会员分布的复杂组合有意义的潜在变量学习在现实世界网络的潜在特性。我们提出了期望最大化基于推理算法，获悉潜变量和参数反复，推理算法的可扩展的随机变化，并了解HL-MRF的权重的方法构建前科。相比于当我们评估我们对在三个不同类型的网络六个数据集对应的模拟场景模式，并表明我们的模型能够达到平均15 ％的测试数似然的改善和更快的收敛状态的最-art网络模型。

合并后的大规模网络动态

原文标题： Dynamics of large scale networks following a merger

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09591

作者： John Clements, Babak Farzad, Henryk Fukś

摘要： 我们的大型多人在线博弈星际2在2014年春天的化身之间的关系的动态网络研究，本场比赛的两个单独的服务器合并，并作为一个结果，两个以前不同的网络合并成一个。我们观察到这个网络的演进在合并后的七个月期间和报告我们的观察。我们发现，原来网络的一些结构依然存在的共同网络中合并后很长一段时间。由于原来的化身逐步消除，这些结构慢慢溶解，但他们仍然观测到一个令人惊讶的很长一段时间。我们提出了一些可视化表示并购后的动态，并讨论选定的数量表征网络的拓扑结构的时间演变。

数字商品的公平和去中心交易

原文标题： Fair and Decentralized Exchange of Digital Goods

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09689

作者： Ariel Futoransky, Carlos Sarraute, Daniel Fernandez, Matias Travizano, Ariel Waissbein

摘要： 我们构造了一个隐私保护，分布式和分散的市场，其中各方能够为令牌交换数据。在这个市场中，买家和卖家做出的blockchain和相互作用与第三方，所谓的公证，谁保证这一数据的真实性和完整性的能力交易。我们引入一个协议的数据令牌交换，其中任何一方的收益比它支付，而交换是公平的更多信息：要么双方都得到对方的项目或同样没有。没有第三方参与的安装后需要，且不需要解决争端。

Allotaxonometry和秩扰动分叉：复杂系统比较的通用工具

原文标题： Allotaxonometry and rank-turbulence divergence: A universal instrument for comparing complex systems

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09770

作者： P. S. Dodds, J. R. Minot, M. V. Arnold, T. Alshaabi, J. L. Adams, D. R. Dewhurst, T. J. Gray, M. R. Frank, A. J. Reagan, C. M. Danforth

摘要： 复杂的系统通常包括多种组分组成，其中变化幅度超过许多订单规模：人口多的城市在国家，个人和企业财富的经济体，物种丰富度在生态，自然语言词频和节点度的复杂网络。部件尺寸分布的比较两个复杂的系统—或在两个不同的时间点与自身的系统—通常使用信息论手段，如詹森 - 香农散度。我们认为，这些方法缺乏透明度和可调节性，不应该被应用在组件的概率是不理智的或者是有问题的估计。在这里，我们介绍allotaxonometry，用于比较任意两个（Zipfian）可调仪器的使用秩震荡发散沿“排名组件的列表。我们分析开发我们基于排名的差异在一系列的步骤，然后建立一个基于排名的allotaxonograph这对一个地图状直方图与根据发散贡献组件的有序列表秩秩对。我们探索秩扰动发散的性能进行了一系列的不同的设置，包括：语言使用Twitter和书籍，物种丰富度，宝宝的名字普及，市值，在运动性能，死亡原因以及职称。我们提供一系列的证明可调性和基于秩allotaxonometry的讲故事的力量补充动画书的。

对抗性表示学习异构信息网络上的作者姓名消歧

原文标题： Author Name Disambiguation on Heterogeneous Information Network with Adversarial Representation Learning

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09803

作者： Haiwen Wang, Ruijie Wang, Chuan Wen, Shuhao Li, Yuting Jia, Weinan Zhang, Xinbing Wang

摘要： 作者姓名歧义引起的不足和不便学术信息检索，这引起了作者姓名消歧（AND）的必要性。现有和方法可分为两大类：重点内容信息的模型来区分是否两篇论文是由同一作者写的，该机型侧重于关系的信息来表示信息作为网络上的边和量化的论文之间的相似性。然而，前者需要足够的标记的样品和翔实的负面样本，也是衡量论文中高阶的连接效果不佳，而后者则需要复杂的功能，工程监理或建设网络。我们提出了一个新颖的生成对抗框架的两个类别的模型一起成长：（i）所述判别模块区分两篇论文是否来自同一作者，和（ii）直接从异构信息网络的生成模块选择可能均匀论文，免去了复杂的功能设计。以这样的方式，的辨别模块引导所述生成模块，用于选择均匀的论文，和生成模块生成高品质的阴性样品培养的辨别模块，使其知道文件中的高次连接。此外，对于辨别模块和一个随机游走基于生成算法自我培训战略旨在使培训稳定，高效。两个现实世界和广泛的实验基准表明，我们的模型提供了先进设备，最先进的方法显著的性能提升。

树++：基于图核的截断树

原文标题： Tree++: Truncated Tree Based Graph Kernels

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09846

作者： Wei Ye, Zhen Wang, Rachel Redberg, Ambuj Singh

摘要： 图结构数据在许多应用领域普遍出现。一个根本问题是量化他们的相似之处。图内核通常用于此目的，其分解成图表和子比较这些子。然而，大多数现有的图内核不具备规模，适应性，即财产，他们无法在粒度的多个级别的比较图。许多真实世界的图，如分子在不同粒度水平呈现出结构。为了解决这个问题，我们提出了所谓树++在本文中一个新的图内核。在树的心脏++是被称为路径模式图内核的图内核。路径模体图的内核第一构建一个截断BFS树在每个顶点扎根，然后使用路径从根到在截断BFS树作为特征来表示的曲线图的每个顶点。路径模式图内核只能在精细粒度捕获图相似。为了在粗糙的粒度捕获图的相似性，我们引入了一个名为超级路径到它的新概念。超级路径包含截断在路径顶点扎根BFS树。我们对各种现实世界的图表分析表明，与以往的图内核相比树++达到最佳的分类精度。

混合整数规划搜索最大拟二团

原文标题： Mixed Integer Programming for Searching Maximum Quasi-Bicliques

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09880

作者： Dmitry I. Ignatov, Polina Ivanova, Albina Zamaletdinova

摘要： 本文涉及在二部图（bigraph）寻找最大准bicliques的问题。一个准biclique在bigraph是它的“几乎”完全子。完整性的松弛可以进行各种理解;在这里，我们假设子是 伽玛-quasi-biclique如果缺乏一定数量的边形成biclique使得它的密度至少 伽马在（0,1] 。对于bigraph固定 伽马，寻找最大准biclique包括寻找bigraph的顶点的一个子集的问题，以便诱导的子图是一个准biclique，其大小是一个给定的图最大。几种型号基于混合整数规划（MIP）来搜索准biclique提出并测试工作效率通过双聚类启发另一种模式被配制和测试;这种模型同时最大化准biclique两者的尺寸和它的密度，使用类似于一个由triclustering textsc TriBox利用最小二乘准则。

将复杂网络导向期望的动力学

原文标题： Steering complex networks toward desired dynamics

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09922

作者： Ricardo Gutierrez, Massimo Materassi, Stefano Focardi, Stefano Boccaletti

摘要： 我们认为，根据不同的法律在时间发展动力单元的网络，并在极不规则的方式连接到彼此。学习如何操纵这些系统的动力学向期望的演化是在科学的许多领域具有重大的现实利益，以及提供洞察网络的结构和动力学行为之间的相互作用。我们提出了征收与运动的联网系统上的公式兼容特定的动态演变钉住协议。该方法不会对本地动力学，其可以从节点而异的任何限制，也没有对节点之间的相互作用，这原则上可以采用任何非线性数学形式，通过加权，向或无向，链接来表示。我们首先探索我们的混沌系统的小型合成方法的网络，这使我们能够推出固定节点的有序的序列，并在网络中其拓扑的影响力之间的相关性。然后，我们考虑了12种营养网的网络，这是哺乳动物食物网的模型。通过钉扎相对小数目的物种中，可以使系统放弃从其（通常不受控制的）初始状态下的自发演进朝向目标动力学，或周期性地控制它，以便使群体中规定范围内发展。这些发现对环境的管理和保护的相关性进行了讨论。

大数据对信用评估的价值：使用手机数据和社会网络分析提高金融包容性

原文标题： The Value of Big Data for Credit Scoring: Enhancing Financial Inclusion using Mobile Phone Data and Social Network Analytics

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09931

作者： María Óskarsdóttir, Cristián Bravo, Carlos Sarraute, Jan Vanthienen, Bart Baesens

摘要： 信用评分是毫无疑问的分析最古老的应用之一。近年来，成熟的分类技术众多已经发展到提高信用评分模型的统计性能。而不是集中于技术本身，本文利用其他数据来源，以提高统计和经济模式的表现。这项研究表明，如何包括呼叫网络，在肯定的信用信息的背景下，作为一个新的大数据源已通过应用盈利指标和利润为基础的特征选择在利润方面的附加值。数据集，包括呼叫详细记录，信用和客户的借记账户信息的独特组合，用于创建信用卡申请评分卡。呼叫细节记录用于建立呼叫的网络和先进的社会网络分析技术应用到传播整个网络中产生影响力分值从以前拖欠的影响。结果表明，在AUC测量相结合时，在信用评分模型的传统数据呼叫详细记录显著提高其性能。在利润方面，最好的模式是只调用行为特征建造的一个。此外，主叫行为特征是最有预测在其他车型，无论是在统计和经济性能方面。结果有道德地使用的呼叫详细记录，监管的影响，金融包容性，以及数据共享和隐私方面的影响。

利用核ARMA模型的网络聚类和格拉斯曼的脑网络案例

原文标题： Network Clustering Via Kernel-ARMA Modeling and the Grassmannian The Brain-Network Case

地址： http://arxiv.org/abs/2002.09943

作者： Cong Ye, Konstantinos Slavakis, Pratik V. Patil, Johan Nakuci, Sarah F. Muldoon, John Medaglia

摘要： 本文介绍了与时间序列数据注释节点的网络群集框架。该框架地址的所有类型的网络的聚类问题：国家集群，州内节点群集（亦称拓扑识别或社区检测），甚至子网状态序列识别/跟踪。通过自下而上的方法，特征首先从原始节点的时间序列数据由内核自回归移动平均模型提取以显示非线性的依赖性和低秩的表示，然后映射到格拉斯曼流形（格拉斯曼）。所有群集任务通过利用格拉斯曼的基本黎曼几何以新颖的方式进行。为了验证所提出的框架，脑网络聚类被认为是，在这里对合成的和真实的功能性磁共振成像（fMRI）数据广泛数值试验表明，该主张学习框架相比是有利的相对于状态的最先进的几个的聚类方案。

引用量系统地误读了科研论文的质量和影响：数千引用者的调查和实验证据

原文标题： Citations Systematically Misrepresent the Quality and Impact of Research Articles: Survey and Experimental Evidence from Thousands of Citers

地址： http://arxiv.org/abs/2002.10033

作者： Misha Teplitskiy, Eamon Duede, Michael Menietti, Karim R. Lakhani

摘要： 引文评价研究无处不在的，但究竟这涉及到他们被认为是衡量（质量和学术影响），目前还不清楚。我们使用的调查与嵌入式实验，其中12670名作者在15个学术领域描述关于25K具体引用决定调查引文，质量和影响之间的关系。结果表明，被引用的次数，当质量和影响相提并论，在相反的方向偏向。首先，在调查过程中暴露实验论文的实际引用次数会导致受访者感知所有，但前10％的被引论文的质量较低。由于质量的感知是援引决策的关键因素，被引用的次数可能会引起内源性更多援引顶部论文和质量等同他们高估了这些文件的实际质量。相反，参考54％的零或轻微上举谁他们的作者的影响力，但高被引论文引用了约200％，更可能代表实质性的影响。等同与冲击引文从而低估的高被引论文的影响。因此，真正的引用做法表明，引文偏向质量和影响的措施。

愤怒的小鸟合流：在社会化媒体传播的侵略

原文标题： Angry Birds Flock Together: Aggression Propagation on Social Media

地址： http://arxiv.org/abs/2002.10131

作者： Chrysoula Terizi, Despoina Chatzakou, Evaggelia Pitoura, Panayiotis Tsaparas, Nicolas Kourtellis

摘要： Cyber​​aggression已经在各种情况下和网上社交平台被发现，并仿照采用先进设备，最先进的机器和深入学习算法，使得自动检测和对这种行为阻止不同的数据。用户可以影响到积极行动，甚至欺负别人，因为升高的毒性和攻击自己（在线）的社交圈子。实际上，这种行为可以从一个用户和邻里到另一个，因此，传播在网络中传播。有趣的是，据我们所知，没有工作仿照的攻击行为对网络动态。在本文中，我们采取朝着这个方向迈出的第一步，通过在社交媒体研究侵略的传播。我们看看广泛用于模拟意见通过网络传播如何不同意见动力学模型。我们建议的方法，以提高这些经典机型，以适应如何侵略可以从一个用户传播到另一个，这取决于每个用户如何连接到其他攻击性或普通用户。通过在Twitter上的数据大量的模拟，我们研究如何行为咄咄逼人可以在网络中传播，并与抓取的数据和众包注释地面实况验证我们的模型。我们讨论我们工作的成果和影响。

引文分布的普遍性及其说明

原文标题： Universality of citation distributions and its explanation

地址： http://arxiv.org/abs/2002.10138

作者： Michael Golosovsky

摘要： 普遍性或引分布的近呈普遍性经验发现十年前，但其理论依据有所欠缺至今。在这里，我们系统地研究了不同学科的引文分布为了表征这种假定的普遍性，从理论上理解。使用我们的校准引文动力学模型，我们发现引文分布的普遍性的微观解释和说明从中偏差。我们证明的纸张是引用计数被确定，在一方面，其适应度 - 这，对于大多数的论文，被设置在公布时刻的属性。针对不同学科的适应度分布非常相似，可以通过对数正态分布来近似。在另一方面，纸的引文动态有关，通过关于它的知识，在科学界传播的机制。该病毒传播非通用和纪律，具体。因此，引文分布的普遍性追溯其来源适应度分布，而从普遍性的偏差与论文学科特有引用动态关联。

无引用的论文并非无人阅读

原文标题： Uncited papers are not unread

地址： http://arxiv.org/abs/2002.10160

作者： Michael Golosovsky

摘要： 我们研究在1984年出版的物理学，经济学和数学论文的被引动态和重点在这三个集合uncited试卷分数。我们引用动力学的模型，它参考引用过程的不均匀泊松过程，捕捉这种uncitedness比率相当好。应当指出的是，在我们的模型中的所有参数和变量与引文和他们的动态，而uncited文件显示为引用过程中的副产品，这是泊松统计，这使得引用和uncited论文分不开的。这表明，uncited论文大部分构成了科学的企业的固有部分，即uncited论文不读。

气候变化下的文明的基于知识的模型

原文标题： A knowledge-based model of civilization under climate change

地址： http://arxiv.org/abs/2002.10196

作者： Boris M. Dolgonosov

摘要： 文明产生的知识，作为其发展的驱动力。文明是占人口，能源消耗和环境条件，知识生产的影响的宏观模型。该模型包括针对世界人口，在文明循环知识的量动态方程，在能源消耗总量，大气中的二氧化碳浓度，和全球平均表面温度化石燃料的份额。能量耗散在知识生产和知识的直接损失考虑在内。该模型是使用历史数据为每个变量校准。关于90的情况进行了计算。结果表明，存在两个控制参数 - 人口温度升高和知识的损失系数的灵敏度 - 其中确定文明的未来。在这些参数的二维空间，有可持续发展的区域和稳定性的脱发区域。计算表明，文明正好位于临界曲线分离这些区域，也就是在稳定的边上。一个小的偏差最终导致要么10+十亿人一个稳定状态，或者文明的彻底灭绝。有没有中间稳定状态。

基于Levy-Levy-Solomon主体的经济市场模型的新的见解

原文标题： Novel Insights in the Levy-Levy-Solomon Agent-Based Economic Market Model

地址： http://arxiv.org/abs/2002.10222

作者： Maximilian Beikirch, Torsten Trimborn

摘要： 利维 - 列维 - 所罗门模型（股市的微观模型：周期，繁荣和崩溃，经济快报45（1））是最有影响力的基于主体的市场经济的车型之一。在一些出版物这一模式进行了讨论和分析。尤其勒克斯和Zschischang（在利维Levy和所罗门微观股市模型，物理学A，291（1-4）的新结果）表明，该模型表现出有限尺寸的效果。在这项研究中，我们在几个方向扩展现有的工作。首先，我们展示这揭示了模型的有限尺寸效应模拟。其次，我们阐明了这些有限尺寸效应的原点。此外，我们证明了列维 - 列维 - 所罗门模型相对于随机数的敏感性。特别是，我们可以得出结论，低质量的伪随机数发生器对模拟结果产生很大的影响。最后，我们研究的停止条件的列维 - 列维 - 所罗门模型的市场清除机制的影响。

潜在学习和道路网络的时空认知地图的形成

原文标题： Latent learning and the formation of a spatiotemporal cognitive map of a road network

地址： http://arxiv.org/abs/2002.10263

作者： Navid Khademi, Ramin Saedi

摘要： 本文讨论的两大主题。首先，它调查了旅客内存的道路网络，这需要旅客拥挤的全球概念理解或网络的拥挤程度的时空认知地图（心理意象）的形成。其次，它试图从调查以往的经验，游客学习如何塑造潜在心理图像的部分，即使是网络与该旅客不熟悉的部分。的路径选择经验的实验是为了深入了解认知地图和潜在的学习形成90名参与者之间进行。在该实验中，下列独立变量被连接到该网络的一个心理图像的形成和所述网络的不熟悉的部件的泛化的质量：（i）所述链接的分散行进时间在整个网络中，（II）出游的人数旅行者品牌，（三）旅客性别，（IV）的旅客驾驶体验，（五）旅客乐观或悲观的自然水平，（六）突出或网络上的显著特点，和（七）业务的存在信号。几个非参数（自由分布）测试被用来测试该假设。结果表明，除了旅客的性别和显著或明显的特征的网络上，所考虑的因素显著影响由旅客的网络元件的可识别的程度。

减少城市交通由于局部路径决策造成的拥堵

原文标题： Reducing Urban Traffic Congestion Due To Localized Routing Decisions

地址： http://arxiv.org/abs/2002.10298

作者： Bo Li, Andrey Y. Lokhov, David Saad

摘要： 通过影响司机的路径选择，以缓解拥堵平衡流量正在成为城市交通规划越来越有吸引力。这里，我们介绍谁做的本地信息的基础上，各自的路由选择离散动力学模型，包括用户和那些谁考虑基于本地化的诱因路由建议。我们确定的交通模式的形成，制定查明用于用户引导控制值的可扩展的优化方法，并测试对合成和真实世界的道路网络，这些措施的有效性。

搜索社会的滞后——Watts-Strogatz图上独立的对称阈值模型

原文标题： In search for the social hysteresis – the symmetrical threshold model with independence on Watts-Strogatz graphs

地址： http://arxiv.org/abs/2002.10395

作者： Bartłomiej Nowak, Katarzyna Sznajd-Weron

摘要： 我们研究了瓦-斯托加茨图噪音对称的阈值模型，解释为独立从社会的角度来看，对逼近以及蒙特卡洛模拟中。我们表明，平均度的网络k的滞后增加和重写参数测试。另外，手的滞后的宽度与阈值R，所需的社会影响之间的相关性，是非单调的，具有（0.65,0.85），用于在现实社会网络观察到k时的最佳值r。阈值R，针对其观察到的最大滞后的值，重叠很好用于描述性准则，以操纵社会实验内的人的大部分的大小。我们把在一个更广阔的画面本文中得到的结果和二进制意见的其它两款车型，即多数投票和Q-选民模型的背景下讨论。

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