- 库埃纳瓦卡公共汽车 - 一种基于主体的通用随机矩阵行为模型，最小化互信息;
- 财务和非货币（社会）激励措施的需求响应计划机制设计;
- 电网中的紧急故障和级联：统计物理学的观点;
- 复杂网络中巨型连接组件的稳定性;
- 混合课程社会网络分析;
- 金融市场波动的结构模型;
- 模块化网络中安全消息传递的关键字段指数;
- 网络中心分布;
- 缺席关系的力量：通过在线约会的社会融合;
库埃纳瓦卡公共汽车 - 一种基于主体的通用随机矩阵行为模型，最小化互信息
地址： http://arxiv.org/abs/1709.10104
作者： Piotr Warchoł
摘要： 墨西哥库埃纳瓦卡的公共交通系统呈现随机矩阵理论统计[1]。特别是公共汽车到达公共汽车站之间的时间波动跟随Wigner对高斯单位系综的猜测。为了建模这个，我们提出一种基于主体的方法，其中每个公共汽车司机尝试优化他的到达时间到下一站，相对于他的前任的估计到达时间。我们选择相关效用函数的特定形式，并在数值实验中为模型唯一参数的某个值恢复适当的分布。然后，我们调查参数的这个值是否在信息论方法中被区别，并提供数值证据，确实与最小的平均成对互信息相关联。
财务和非货币（社会）激励措施的需求响应计划机制设计
地址： http://arxiv.org/abs/1709.10122
作者： Mateo Alejandro Cortés Guzmán, Eduardo Mojica-Nava
摘要： 大多数采用非强制性政策的需求管理方法承担了用户的全面合作，这可能不是用户的信念，需求和偏好。在本文中，我们提出了一种需求管理机制，包括有和没有钱的激励。该机制通过模拟验证，将消费者建模为有限的多代理系统，发展到稳定的状态，以及使用意见动态的社会激励扩散。
电网中的紧急故障和级联：统计物理学的观点
地址： http://arxiv.org/abs/1709.10166
作者： Tommaso Nesti, Alessandro Zocca, Bert Zwart
摘要： 我们考虑线路故障间接发生的复杂网络，因为线路流受到节点波动输入的影响，一个典型的例子是可再生能源产生电力的电网。我们检查这种紧急故障在小噪声系统中的传播，结合来自统计物理学和功率流的物理学的概念。特别地，我们严格和明确地表征了负责故障和级联的输入的配置，并分析了通常不是最近邻类型的故障的传播。
复杂网络中巨型连接组件的稳定性
地址： http://arxiv.org/abs/1709.10174
作者： Maksim Kitsak, Alexander A. Ganin, Daniel A. Eisenberg, Pavel L. Krapivsky, Dmitri Krioukov, David L. Alderson, Igor Linkov
摘要： 我们分析了不利事件影响下网络巨型连接部件的稳定性，我们通过链路渗透来建模。具体来说，我们量化网络中最大的连接组件由相同的节点组成的程度，而不管具体的一组取消链接。在单层系统的情况下，我们的结果是直观的：在单层网络中存在大度节点确保其鲁棒性和稳定性。相比之下，我们发现对不良事件健壮的相互依赖的网络具有不稳定的连接组件。我们的结果为弹性网络拓扑的设计和现有网络系统的加强提供了新的见解。
混合课程社会网络分析
地址： http://arxiv.org/abs/1709.10215
作者： Niki Gitinabard, Linting Xue, Collin F. Lynch, Sarah Heckman, Tiffany Barnes
摘要： 最近在混合课程中广泛使用了大型在线管理系统（例如Moodle），在线网络论坛（例如Piazza）和在线作业系统（例如WebAssign）。教师可以使用这些系统来提供课堂内容和材料。学生可以与同学沟通，分享课程资料，并通过在线论坛讨论课程问题。随着在线系统的使用的增加，大量学生的互动数据已被收集。该数据可用于分析学生的学习行为并预测学生的学习成果。在这项工作中，我们通过三种不同的混合课程收集学生的交互数据。我们将数据表示为有向图，并调查了社会图表属性和学生最终成绩之间的相关性。我们的研究结果表明，在所有这些课程中，更多的答案和在论坛上获得更多反馈的学生倾向于获得更高的成绩。这项工作的意义在于，我们可以用结果鼓励学生更多参与论坛，更好地学习班级资料;我们还可以根据社会指标建立一个预测模型，以便在本学期初期向我们表现出低绩效的学生。
金融市场波动的结构模型
地址： http://arxiv.org/abs/1709.10277
作者： Kartik Anand, Jonathan Khedair, Reimer Kuehn
摘要： 在本文中，我们提供了对[1]中最初提出的市场上交易的资产价格动态的结构模型的综合分析。该模型采用几何布朗运动模型的相互作用泛化的形式。它正式等同于描述模拟神经元系统的随机动力学的模型，其预期在其参数空间的大部分中呈现玻璃状特性，因此具有许多元稳定状态。我们进行生成功能分析，引入缓慢的动力驱动来模拟缓慢变化的宏观经济状况的影响。对各种时间分离的资产回报分配情况进行了分析性的评估，并且被广泛地符合经验观察的结果。我们的模型还允许确定定价分布的集体，互动介导的属性，并且如果模型中的价格之间的相互作用包含铁磁偏差，则预测定价分布比非交互对手明显更宽。使用模拟，我们能够证实原始建模背后的主要假设之一，即波动聚类现象可以在元稳定状态之间的动态和它们之间的偶尔过渡的动态之间的相互作用方面进行合理化。
模块化网络中安全消息传递的关键字段指数
地址： http://arxiv.org/abs/1709.10366
作者： Louis M. Shekhtman, Michael M. Danziger, Ivan Bonamassa, Sergey Buldyrev, Guido Caldarelli, Vinko Zlatic, Shlomo Havlin
摘要： 我们在模块化网络中存在多个对手的情况下研究安全消息传递。我们假设每个模块中节点的主要部分具有相同的脆弱性，即相同的实体间谍。我们通过分析和通过模拟发现，模块之间的链接（互连）具有类似于自旋系统中的磁场的效应，因为对于任何量的互连，系统不再经历相变。然后，我们定义指数$ \ delta $，它将临界点的顺序参数（巨大的安全组件的大小）与场强（每个节点的互连的平均数）和$ \ gamma $相关联，描述了敏感度近临界值。这些被发现是$ \ delta = 2 $和$ \ gamma = 1 $（在$ \ beta = 1 $给定的临界点附近的顺序参数的尺度）。当一个模块中存在两个或更多漏洞时，我们发现$ \ delta = 1 $和$ \ gamma = 0 $（$ \ beta \ geq2 $）。除了定义以前未识别的通用性类别之外，这些指数表明，模块之间的增加连接对于安全性而言更有利于增加模块内的连接。我们还测量相关关键指数$ \ nu $和上限临界尺寸$ d_c $，发现$ \ nu d_c = 3 $为普通渗透，表明安全消息传递$ d_c = 6 $。这些结果在模块化网络中的安全消息传递和磁旋转系统的物理学之间提供了一个有趣的类比。
网络中心分布
地址： http://arxiv.org/abs/1709.10402
作者： Krishna Dasaratha
摘要： 在许多社会和经济网络中，代理商的成果在很大程度上取决于其网络位置的中心地位。我们目前对网络中心性的理解主要限于确定性设置，但在许多应用中，数据限制或理论问题导致从业者使用随机网络模型。我们为理解随机网络中的中心代理机构的可能性提供了基础。我们的主要定理表明，在大型随机网络中，中心性度量与概率接近于预期值。通过将这些定理应用于随机块模型，我们研究隔离网络如何有助于不平等。当网络被隔离时，同伴效应的好处往往不均衡地归因于更多中心的个人和群体的优势。我们还讨论了更广泛的网络形成模型的应用，包括链路概率受地理区域控制的模型。
缺席关系的力量：通过在线约会的社会融合
地址： http://arxiv.org/abs/1709.10478
作者： Josue Ortega, Philipp Hergovich
摘要： 我们曾经结婚，我们以某种方式与之相连的人：朋友，同学，邻居的朋友。由于我们与类似我们的人有更多的联系，所以我们可能会嫁给我们自己的人。然而，在线约会改变了这种模式：在线见面的人往往是完全陌生的人。鉴于三分之一的现代婚姻开始在线，我们在理论上研究使用随机图和匹配理论，以前没有关系的现代社会的多样性的影响。我们发现，当一个社会受益于以前缺席的关系时，即使合作伙伴的数量在网上遇到了很小的社会融合也很快发生。我们的调查结果与过去二十年来美国的种族间婚姻急剧增加是一致的。
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