• 种间竞争影响着共生网络的结构稳定性;
• 网络的熵动力学;
• 理论研究与应用研究的共同演进：基于时间和地理分析的石墨烯研究案例;
• 异质汽车跟随中反应时间的幂律和相变;
• COVID-19在遏制行动下蔓延;
• 阴谋论和错误信息的主流;
• 智能主体的Hegselmann-Krause意见模型的临界行为;
• 评估个人和社区在社会网络中伪造新闻的漏洞;
• ICT对气候的影响：评估，趋势和法规的回顾;
• 噪声多状态选民模型，用于有限维的群集;
• 基于双向LSTM和GAN的数字孪生模型，用于对COVID-19进行建模;
• 模拟人员流动性，疫苗接种率和病毒变体对Covid-19爆发演变的影响;
• 社会接触网络上传染病传播与控制的建模研究;

种间竞争影响着共生网络的结构稳定性

原文标题： Interspecific competition shapes the structural stability of mutualistic networks

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02259

作者： Xiangrong Wang, Thomas Peron, Johan L. A. Dubbeldam, Sonia Kèfi, Yamir Moreno

摘要： 在过去的几十年中，互惠网络在生态文献中引起了越来越多的关注，因为它们在维持生物多样性方面发挥着关键作用。在这里，我们开发了一个分析框架来研究这些网络的结构稳定性，包括相互的和竞争的相互作用。分析和数值分析表明，竞争网络的结构从根本上改变了群落中物种共存的必要条件。使用50个真实的共生网络，我们表明，通过加权竞争将共享伙伴的相对重要性纳入考虑范围时，参数空间中的可行性区域与May的稳定性标准高度相关，并且可以通过物种数量之间的函数关系进行预测，网络连接和社区中的平均互动强度。我们的工作重新展开了关于生态社区中复杂性-稳定性关系的长达十年的辩论，并强调了不同相互作用类型的相对结构的作用。

网络的熵动力学

原文标题： Entropic Dynamics of Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02355

作者： Felipe Xavier Costa, Pedro Pessoa

摘要： 在这里，我们介绍了网络的熵动力学形式主义。即，考虑到概率分布的自然信息几何结构，获得了用于表示图的动力学的框架，该框架旨在表示从最大熵原理和跃迁速率得出的网络。我们将此框架应用于节点连接约束条件下获得的随机图的吉布斯分布。计算该图集合的信息几何，并获得动态过程作为扩散方程。我们将这种动力学的稳态与现实网络中的度数分布进行比较。

理论研究与应用研究的共同演进：基于时间和地理分析的石墨烯研究案例

原文标题： Coevolution of theoretical and applied research: a case study of graphene research by temporal and geographic analysis

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02372

作者： Ai Linh Nguyen, Wenyuan Liu, Siew Ann Cheong

摘要： 作为科学科学（SciSci）研究的一部分，科学学科的发展最近引起了极大的关注。这种学科层次的分析不仅可以提供一个特定领域的见解，而且可以阐明科学企业的一般原理。在本文中，我们专注于石墨烯研究，快速发展的领域涵盖了理论研究和应用研究。使用共聚方法，我们将石墨烯文献分为两组，并确认一组是关于理论研究（T）的，另一组是关于应用研究的（A）。我们分析了T / A的比例，发现应用研究在2007年之后变得越来越流行。地理分析表明，各国对T / A的偏好不同，并且对研究趋势的反应也不同。分析了两组之间的相互作用，结果表明T非常依赖T，而A非常依赖A，但是T的情况非常稳定，而A则发生了显著变化。相互作用动力学没有发现地理差异。我们的研究结果为石墨烯研究的发展提供了全面的概况，并提供了能够分析其他学科的通用框架。

异质汽车跟随中反应时间的幂律和相变

原文标题： Power-laws and phase transitions in heterogenous car-following with reaction times

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02265

作者： A. Sai Venkata Ramana, Saif Eddin Jabari

摘要： 我们使用纽厄尔模型在环上的仿真研究了反应时间对弛豫动力学到稳态的动力学以及对异类交通拥堵转变的影响。在Newell模型的参数和驱动程序的反应时间中，将异质性建模为淬灭性障碍。选择反应时间分布的支持方式，以使系统中存在流量不稳定。我们观察到，在低密度下，从均匀的初始状态到静止状态的弛豫受与Ben-Naim等人推导的幂律相同的支配。处于低密度的静止状态是一个巨大的车辆排，最慢的车辆排在排的首位。我们观察到巨大排内自发堵塞的形成，这些堵塞随波逐流而向上游移动，并在其尾部消散。当巨型排的头部开始与其尾部相互作用并且形成稳定的止动波时，就会发生过渡，该止动波在环上循环而不会耗散。我们观察到，当从上方和下方接近过渡点时，系统的行为会有所不同。当从下方接近过渡密度时，引导线后面的间隙分布具有双峰且肥大，但具有有限的支撑，因此系统中的最大间隙和间隙分布的方差往往与尺寸无关价值观。当从上方接近过渡密度时，间隙分布的尾部将成为幂律，因此系统中的最大间隙和间隙分布的方差会作为幂律发散，从而在过渡处在它们之间造成不连续性。因此，我们观察到一种不寻常的相变，其中在过渡密度处都观察到了不连续性和幂律。

COVID-19在遏制行动下蔓延

原文标题： COVID-19 spreading under containment actions

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02294

作者： Fernando E. Cornes, Guillermo A. Frank, Claudio O. Dorso

摘要： 根据（Barmak，2011，2016）和（Medus，2011）中考虑的精神，我们提出了一种流行病学模型，其中包括个体的流动模式。我们假设人们在一个120x120的城市中移动，每个城市有300个居民。移动性模式与一个复杂的网络相关联，该网络中的节点表示块，而链接表示个人的行进路径。为了减轻疾病的传播，我们实施了三种隔离策略：1）整体隔离，2）对活动性的部分限制以及3）局部隔离。在第一种情况下，有人观察到全球隔离政策可以防止大规模爆发该病。在第二种情况下，如果不能通过使用口罩和社会隔离等卫生措施来补充，对流动性的部分限制可能导致大规模的传染。最后，根据每个区块的健康状况，提出了本地隔离策略。据观察，这种缓解策略能够根据其传染程度，通过干预城市的特定区域来遏制甚至减少疾病的爆发。还观察到，在一定比例的无症状感染者中，这种策略能够控制流行病。

阴谋论和错误信息的主流

原文标题： Mainstreaming of conspiracy theories and misinformation

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02382

作者： N.F. Johnson, N. Velasquez, N. Johnson Restrepo, R. Leahy, R. Sear, N. Gabriel, H. Larson, Y. Lupu

摘要： 父母（尤其是妈妈）在做出有关年幼子女的决定时，以及在向其他家庭成员（例如年长的亲戚）提供建议时，越来越多地向社交媒体寻求支持。因此，最大程度地降低恶性在线影响对于确保其对政策的同意至关重要，这些政策包括疫苗接种，口罩和抵御大流行的社会隔离措施，针对气候变化的家庭最佳做法，以及附近接受未来的5G发射塔。在这里，我们展示了在大流行期间在线社区之间的联系加强如何导致非Covid-19阴谋论（例如氟化物，chemtrails，5G）获得了更多进入主流父母社区的机会。替代性健康共同体是阴谋理论家与父母之间的重要渠道，并使叙事对后者更为可口。我们通过实验证明，这些社区间的联系可以永久性地产生新的错误信息，而与事实信息的任何变化无关。我们的发现清楚地表明了Facebook当前的政策为何未能阻止非Covid-19和Covid-19阴谋理论和错误信息的主流化，以及针对最大的社区将行不通的原因。一个简单但完全可解决且基于经验的数学模型显示了主流社区耦合的适度剪裁如何能够防止其向机构指导倾斜。我们的结论也应适用于其他社交媒体平台和主题。

智能主体的Hegselmann-Krause意见模型的临界行为

原文标题： The critical behavior of Hegselmann-Krause opinion model with smart agents

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02385

作者： Yueying Zhu, Jian Jiang, Wei Li

摘要： Hegselmann-Krause（HK）模型允许以有界置信度阈值 varepsilon 来刻画主体人观点的持续变化。为了考虑主体在特征上的异质性，我们通过引入一种智能主体来研究同构和异构网络上的HK模型。与HK模型的观点更新中的平均规则不同，智能主体在更新他们的观点时会考虑环境行为的影响，因为主体的行为通常与环境变化有关。环境的特征在于代表不同集团之间资源分配有偏差的参数。我们专注于基础系统的关键行为。确定了将完全共识与不同观点共存分开的相变点，该相变点发生在有界置信度阈值的临界值 varepsilon_c 处。我们分析性地指出，当主体具有同质性时，取决于社交图的平均程度 k_a 的行为， varepsilon_c 只能采用两个可能值之一。结果还表明，相变点弱依赖于网络结构，但与智能主体的比例和环境参数密切相关。最后，我们建立了有限大小尺度定律，该定律强调了系统大小在潜在的意见动态中的作用。同时，引入智能主体不会改变达成完全共识的时间与系统规模之间的功能依赖性。但是，对于远离平均场限制的同类网络，它可以促使更快地达成完全共识。

评估个人和社区在社会网络中伪造新闻的漏洞

原文标题： Assessing Individual and Community Vulnerability to Fake News in Social Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02434

作者： Bhavtosh Rath, Wei Gao, Jaideep Srivastava

摘要： 自社交媒体盛行以来，虚假信息的灾难（俗称虚假新闻）已经影响了新闻消费者的生活。因此，理解虚假信息在社会网络中的传播已在文献中引起了很多关注。尽管大多数提议的模型都对信息进行内容分析，但是通过探索在决定人们如何接触信息方面也起着重要作用的社区结构，并没有做太多的工作。在本文中，我们以社会网络中的计算信任为基础，提出了一种针对虚假新闻的新型社区健康评估模型。基于社区的邻居，边界和核心节点的概念，我们提出了新颖的评估指标来量化节点（个人级别）和社区（组级别）传播虚假信息的脆弱性。我们的模型假设，如果边界节点信任扩展者社区的邻居节点，则社区中密集连接的核心节点很可能会成为扩展者。我们使用基于从Twitter收集的两个新的信息传播网络数据集的三种流行的社区检测算法生成的社区来测试我们的模型。我们的实验结果表明，所提出的指标在传播虚假信息的网络上的表现明显优于在传播真实信息的网络上的表现，这表明我们的社区健康评估模型是有效的。

ICT对气候的影响：评估，趋势和法规的回顾

原文标题： The climate impact of ICT: A review of estimates, trends and regulations

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02622

作者： Charlotte Freitag, Mike Berners-Lee, Kelly Widdicks, Bran Knowles, Gordon Blair, Adrian Friday

摘要： 在本报告中，我们研究了有关ICT当前和预计的气候影响的现有证据。我们审查了同行评审的研究，这些研究估计ICT目前在全球温室气体（GHG）排放中所占的比例为全球温室气体排放的1.8-2.8％。我们的发现表明，由于没有考虑到ICT的所有供应链和整个生命周期（即排放范围1、2和完全包含3），所有公开的估算都低估了ICT的碳足迹，可能低了25％。根据供应链路径的截断调整，我们估计ICT的排放份额实际上可能高达2.1-3.9％。 ICT未来排放量的可用预测之间存在明显差异。这些预测取决于有时（但并非总是）明确的基本假设，我们将在报告中进行探讨。不管分析师采取什么假设，他们都同意，只有在不采取广泛的政治和工业行动的情况下作出重大的共同努力，ICT才能减少排放。我们提供了三个理由来相信，除非有针对性的干预，否则ICT的排放量将会增加。我们注意到，鉴于这些，假设ICT默认情况下将有助于实现气候目标似乎有些冒险。根据我们的分析，我们发现，ICT行业的所有碳承诺并非都雄心勃勃，足以实现气候目标。我们探索了强制执行整个行业合规性机制的不完善之处，并主张在没有全球碳限制的情况下，需要一个新的监管框架来使ICT行业的碳足迹与《巴黎协定》保持一致。我们进一步认为，应将全球碳限制视为ICT行业的重要机遇，因为ICT内的效率以及由ICT带来的效率将比当今更大地促进生产力和效用。

噪声多状态选民模型，用于有限维的群集

原文标题： Noisy multistate voter model for flocking in finite dimensions

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02633

作者： Ernesto S. Loscar, Gabriel Baglietto, Federico Vazquez

摘要： 我们研究了自推进粒子受成对复制相互作用和噪声影响的集体行为模型。粒子在二维空间上以恒定速度 v 移动，并且在动力学的单个步骤中，每个粒子都采用随机选择的相邻粒子的运动方向，并加上振幅 eta （噪声）。我们研究了粒子运动（噪声） eta 的运动如何影响粒子排列（顺序）的整体水平。在静态情况下 v = 0 ，其中粒子固定在正方形晶格的位置并与它们的第一个邻居相互作用，我们发现对于任何噪声 eta_c> 0 ，系统都会达到稳态的完全无序状态对于 eta = 0 而言，对于任何数量的粒子 N 的系统，最终都能获得完整的热力学极限。因此，当粒子为静态时，该模型在零噪声下显示过渡，因此对于有限噪声（ eta> 0 ），没有有序的稳态。我们证明了有限大小的过渡噪声随着 N 消失为 eta_c ^ 1D sim N ^ -1 和 eta_c ^ 2D sim left（N ln N right ^ -¹⁄₂ 分别位于一维和二维晶格中，这与已知的有关催化反应的嘈杂投票者模型的行为的结果有关。当允许粒子以有限速度 v> 0 在空间中移动时，出现了有序相，其特征是一部分粒子沿相似方向移动。该系统在噪声幅度 eta_c> 0 处表现出有序无序的相变，该幅度与 v 成比例，并且尺度比例大致为 eta_c sim v ，（- ln v）^ -1 / 2 为 v ll 1 。这些结果表明，在具有类似投票者的相互作用的系统中，粒子的运动能够维持全局秩序的状态。

基于双向LSTM和GAN的数字孪生模型，用于对COVID-19进行建模

原文标题： Digital twins based on bidirectional LSTM and GAN for modelling COVID-19

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02664

作者： César Quilodrán-Casas, Vinicius Santos Silva, Rossella Arcucci, Claire E. Heaney, Yike Guo, Christopher C. Pain

摘要： 2019年冠状病毒病（COVID-19）的爆发现已遍及全球，感染了超过1亿人，并导致超过220万人死亡。因此，迫切需要研究流行病学模型的动力学，以更好地理解此类疾病的传播方式。尽管流行病学模型在计算上可能很昂贵，但是机器学习技术的最新进展已经使神经网络具有了以降低的计算成本来学习和预测复杂动态的能力。在这里，我们介绍了应用于理想城镇的两个SEIRS模型的数字孪生。 SEIRS模型已经过修改，以考虑空间变化，并且在可能的情况下，模型参数基于英国的官方病毒传播数据。我们比较了来自数据校正的双向长期短期记忆网络和预测性生成对抗网络的预测。与原始SEIRS模型数据相比，这两个框架给出的预测是准确的。此外，这些框架与数据无关，可以应用于英国或其他国家的理想化或实际城镇。此外，为了研究更现实的流行病学行为，可以在SEIRS模型中包括更多的区室。

模拟人员流动性，疫苗接种率和病毒变体对Covid-19爆发演变的影响

原文标题： Simulation of the impact of people mobility, vaccination rate, and virus variants on the evolution of Covid-19 outbreak

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02759

作者： Corrado Spinella, Antonio Massimiliano Mio

摘要： 我们进一步扩展了描述感染在意大利传播的隔离模型。该模型基于以下假设：所有可观察到的数量（仍对感染呈阳性的人数，住院和死亡病例，已治愈的人数以及感染感染的总人数）的时间演变取决于平均参数，即人群扩散系数，感染截面和人口密度。该模型提供了有关报告的感染病例变化与明确定义的可观察到的物理量之间的紧密关系的宝贵信息：位于任何人的日位移半径内的平均人数。该模型的扩展现在包括对繁殖指数的自洽评估，由于疫苗接种产生的免疫效果以及病毒变异对爆发动态演变的潜在影响。该模型非常适合该流行病数据，并且使我们能够将住院病例和死亡人数的时间演变与人员流动性，疫苗接种率的变化以及疫苗原种新变种的人阳性初始浓度的变化密切相关。病毒。

社会接触网络上传染病传播与控制的建模研究

原文标题： A survey on modelling of infectious disease spread and control on social contact networks

地址： http://arxiv.org/abs/2102.02768

作者： Md Shahzamal, Saeed Khan

摘要： 尽管根据世界卫生组织（WHO）的报告，每年约有420万人死于传染病，但传染病是对人类社会的重大威胁。由于最近发生的COVID-19大流行，到2020年，超过200万人死亡，9620万人受到这种毁灭性疾病的影响。最近的研究表明，通过对社交联系网络上传染病的传播进行建模，应用个人互动和活动数据可以帮助管理大流行。可以通过传播过程的理论和方法来解释传染病的传播，在传播过程中，动态现象会在网络系统上发展。在扩散过程的建模中，假定传染性项目通过节点间的交互作用在网络系统中散布。这类似于传染性病毒的传播，例如通过个体社交互动在人群中传播COVID-19。扩散过程的演化行为受基础系统的特征和扩散过程本身的机理的强烈影响。因此，传染病的传播可以通过人们自身的相互作用以及疾病本身的特征来解释。本文介绍了可用于模拟传染病传播的扩散过程的相关理论和方法。

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