- 发明人合作及其在欧洲地区的持久性;
- 社会网络的可控性与随机信息的策略性使用;
- 可再生电力网络的主要流量模式;
- 在动态网络中寻找结构;
- 无序和噪声对塑造电网动态影响;
- 自我监管促进了社会网络中的合作;
- 从直觉的利他主义到理性的审议 - 博弈论实验中学习过程的神经科学观点;
- 复杂的经济活动集中在大城市;
- 将信息流分解为主成分;
发明人合作及其在欧洲地区的持久性
原文标题： Inventor collaboration and its persistence across European regions
地址： http://arxiv.org/abs/1807.07637
作者： Gergő Tóth, Sándor Juhász, Zoltán Elekes, Balázs Lengyel
摘要： 跨越地区的发明人合作促进了创新相关知识的结合和传播。虽然偏远的伙伴关系越来越重要;大多数研发合作仍然嵌入在当地环境中，对于大规模共同发明者网络中关系的创建和持久性的空间模式如何不同，鲜为人知。我们使用公开的经合组织REGPAT数据库，从2006年至2010年期间提交的专利中建立欧盟27国和欧洲自由贸易联盟国家的共同发明者网络，并确定2006年之前持续存在的那些关系。社区检测活动表明持续合作群集的地理范围小于整个网络中观察到的群集。我们发现，当假设地理距离，技术相似性或跨区域的共同第三伙伴的数量分别影响联系概率时，持久协作的估计概率与完整协作网络没有差异。但是，如果区域在所有三个维度上都接近，那么持续协作会获得极大的可能性因此，我们的结果证明，反复的发明人合作推动区域创新体系走向孤立，这是对欧洲创新政策的威胁。
社会网络的可控性与随机信息的策略性使用
原文标题： Controllability of Social Networks and the Strategic Use of Random Information
地址： http://arxiv.org/abs/1807.07761
作者： Marco Cremonini, Francesca Casamassima
摘要： 这项工作旨在研究基于将随机信息引入所选驾驶员代理状态的社会网络的现实社会控制策略。故意将所选代理暴露于随机信息是一种已经在推荐系统或搜索引擎中进行过实验的技术，并且代表了影响社会环境行为的少数几种选择之一，可以被接受为道德，可以向成员完全披露，并且不涉及使用武力或欺骗手段。我们的研究基于应用于时变自适应网络的知识扩散模型，并考虑了两种众所周知的影响社会背景的策略。一个是选择少数影响者来操纵他们的行为，以便将整个网络推向某种行为;相反，另一方面，驱动网络行为作用于普通的，几乎没有影响的用户的大部分状态。已经在网络和扩散效应方面研究了这两种方法。通过网络平均度和聚类系数引起的变化分析网络效应，而扩散效应基于两个特定的度量标准，用于衡量知识扩散和技能水平的程度，以及代理人利益的两极分化。通过对合成网络的模拟获得的结果显示出对通信结构以及知识和技能分布的丰富动态和强烈影响，支持我们的假设，即随机信息的战略使用可以代表社会网络可控性的现实方法，原则上，这两种策略的控制效果都可能非常显著。
可再生电力网络的主要流量模式
原文标题： Principal Flow Patterns across renewable electricity networks
地址： http://arxiv.org/abs/1807.07771
作者： Fabian Hofmann, Mirko Schäfer, Tom Brown, Jonas Hörsch, Stefan Schramm, Martin Greiner
摘要： 使用主成分分析（PCA），研究未来高度可再生的欧洲电力系统的网络模型中的节点注入和线路流模式。结果表明，描述95 \％节点功率注入方差所需的主成分数量首先随着系统表示的空间分辨率而增加。对于大于512个节点的网络规模，相关组件的数量然后在大约76个组件处饱和，这可能与欧洲风模式的相关长度有关。值得注意的是，PCA在输电线路潮流统计中的应用表明，无论系统表示的空间尺度如何，只有8个主流模式的数量非常少，足以捕获相应时空方差的95％\％$。 。理论上可以通过一些主要注入模式与欧洲传输系统的网络结构固有的拓扑模式的特定对齐来解释该结果。
在动态网络中寻找结构
原文标题： Finding Structure in Dynamic Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1807.07801
作者： Arnaud Casteigts
摘要： 本文件是作者的促进论文（HDR）的第一部分，该论文于2018年6月4日在波尔多大学进行了辩护。鉴于该文件的性质，强调了提交人的贡献;然而，这四章专门为分发给更多的观众而编写。我们希望它们可以作为高动态网络领域的广泛介绍，重点关注时态图概念及其与分布式计算的交互。
无序和噪声对塑造电网动态影响
原文标题： Effect of disorder and noise in shaping the dynamics of power grids
地址： http://arxiv.org/abs/1807.07813
作者： Liudmila Tumash, Simona Olmi, Eckehard Schöll
摘要： 本文的目的是研究复杂的动态网络，该网络可以利用可再生的波动能源模拟高压电网。为此，我们使用具有惯性的Kuramoto模型来模拟发电厂和消费者的网络。特别地，我们分析了具有惯性（旋转器）的N相位振荡器的网络的同步转换，其惯性频率是双峰分布的，对应于发电机和消费者功率的分布。首先，我们从连接稀释的全局耦合网络开始，产生随机的Erd \“os-Renyi网络。我们关注滞后环路的变化，同时改变惯性质量和稀释。其次，我们实现了高斯白噪声描述随机波动的输入功率，并研究其在塑造动力学中的作用。最后，我们简要讨论了拓扑无序和外部噪声源影响下的电网网络。
自我监管促进了社会网络中的合作
原文标题： Self-regulation promotes cooperation in social networks
地址： http://arxiv.org/abs/1807.07848
作者： Dario Madeo, Chiara Mocenni
摘要： 在现实社会困境中的合作行为通常被视为从规范和惩罚中产生的现象。为了克服这种范式，我们强调社会网络对个人的影响与自发自我调节机制的激活之间的相互作用，这可能导致他们在与他人互动并随着时间的推移做出相互冲突的决定时合作行事。通过在网络上扩展演化博弈论，我们证明了自我调节机制是否比社会压力足够强大，部分或完全出现了合作。有趣的是，即使很少有合作个体充当其他人合作的催化剂，从而激活了招聘机制，最终促使整个人口进行合作。
从直觉的利他主义到理性的审议 - 博弈论实验中学习过程的神经科学观点
原文标题： From intuitive altruism to rational deliberations - a neuroscience view on the learning process in game theory experiments
地址： http://arxiv.org/abs/1807.07866
作者： Riccardo Gallotti, Jelena Grujic
摘要： 什么是直观的：亲社会或反社会行为？为了回答这个基本问题，最近的研究分析了博弈论实验中的决策时间，假设直觉决策快速且审议缓慢。由于缺乏对潜在动力学的任何了解，这种简单化的方法可能会导致错误的解释。在这里，我们使用漂移扩散模型来模拟战略合作决策的认知基础，以辨别审议和直觉，并描述迭代的囚徒困境实验中决策的演变。我们发现，理性思考很快就会成为对合作的最初直观偏见的主导，这种偏见是由积极的互动所促成的，而不是由负面的互动所挫败。然而，这种最初的亲社会倾向是有弹性的，因为暂停后它会重置为相同的初始值。这些结果说明了通过人类行为的定量建模可以实现的新见解。
复杂的经济活动集中在大城市
原文标题： Complex Economic Activities Concentrate in Large Cities
地址： http://arxiv.org/abs/1807.07887
作者： Pierre-Alexandre Balland, Cristian Jara-Figueroa, Sergio Petralia, Mathieu Steijn, David Rigby, Cesar A. Hidalgo
摘要： 为什么一些经济活动比其他经济活动聚集更多？而且，尽管最近通信和运输技术的发展，为什么一些经济活动的集聚继续增加？在本文中，我们提出证据表明复杂的经济活动更多地集中在大城市。我们发现技术，科学出版物，行业和职业都是如此。利用历史专利数据，我们发现复杂经济活动的城市集中度自1850年以来一直在不断增加。这些研究结果表明，城市集中的就业和创新可能是经济日益复杂化的结果。
将信息流分解为主成分
原文标题： Decomposing an information stream into the principal components
地址： http://arxiv.org/abs/1807.07934
作者： A.M. Hraivoronska, D.V. Lande
摘要： 我们提出了一种将主题信息流分解为主要组件的方法。每个主要组件与从信息流中提取的狭窄主题相关。该方法的本质源于与傅里叶变换的类比。我们研究了分析主成分的方法，并提出使用多重分形分析来识别相似的主题。分解技术应用于专用于Brexit的信息流。我们提供了通过将分解应用于Brexit流获得的主要组件与Google趋势提取的相关主题之间的比较。
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