- 污染容易，清洁很难;
- 通过TAP近似最大化Ising网络中的活动;
- 集体人类活动的激增来自简单的配对关联;
- 运筹学/工业工程学院招聘网络的社会网络分析;
- EvoCut：复杂网络演化的Albert-Barabasi模型的新推广;
- Proxyeconomics，在竞争性社会系统中基于主体的坎贝尔定律模型;
污染容易，清洁很难
原文标题： Polluting is Easy, Cleaning is Hard
地址： http://arxiv.org/abs/1803.00078
作者： Lachlan D. Smith, Guy Metcalfe, Julio M. Ottino
摘要： 清理异构流动环境远非简单。我们考虑流量捕获问题，它在异构环境中流动和下沉，并研究定位机器从大气中捕获二氧化碳。我们理想化的二维模型揭示了这个问题的显著特征。最大捕获效率取决于所需的捕获率：随着捕获单元数量的增加，长期效率降低，而短期效率提高。如果效率很重要，清除过程应尽早开始。运输控制流形的知识为单元布局提供了可预测性。没有考虑环境的异质性和其布局，设计和操作中的混乱，单元阵列具有很高的失败风险。
通过TAP近似最大化Ising网络中的活动
原文标题： Maximizing Activity in Ising Networks via the TAP Approximation
地址： http://arxiv.org/abs/1803.00110
作者： Christopher W. Lynn, Daniel D. Lee
摘要： 最近，Ising模型定量描述了大量复杂的生物，社会和物理系统，这些模型位于统计物理学和机器学习的交叉点。在这里，我们研究如何在给定外部影响预算的情况下优化联网伊辛系统的状态的基本问题。在可以调节对每个节点的影响的连续设置中，我们提出了一系列基于Plefka展开的近似梯度上升算法，该算法推广了平均场和TAP近似，在选择一小组有影响力的节点时，这个问题等价于社会网络中具有额外的随机噪声项的着名影响力最大化问题，在这种情况下，我们为目标是子模块提供了足够的条件，允许贪婪算法达到$ 1-1 / e $的近似比率，另外，我们将基于Ising的算法与传统的影响最大化算法进行比较，从而证明在系统中精确建模随机波动的实际重要性。
集体人类活动的激增来自简单的配对关联
原文标题： Surges of collective human activity emerge from simple pairwise correlations
地址： http://arxiv.org/abs/1803.00118
作者： Christopher W. Lynn, Lia Papadopoulos, Daniel D. Lee, Danielle S. Bassett
摘要： 集体的人类行为推动了现代世界的各种现象，从移动电话使用和在线交通高峰到交通和应急基础设施的波动需求。然而，虽然部分理解了一个或两个人的相关活动，但是这些简单的低阶相关是否以及如何导致复杂的大规模人类体验模式仍不清楚。在这里，我们展示了电子邮件和私人信息通信网络表现出集体活动的激增，这不能通过假设人类独立行动来解释。直观地说，这种集体行为可能源于大量用户之间的复杂关联，或者来自共享的每日和每周节奏。相反，我们发现网络活动是通过最大熵模型来定量和强有力地描述的，最大熵模型仅取决于简单的成对相关性。值得注意的是，我们发现模型中的功能性相互作用只能从人们的行为时间中获得，这与人口中通信的地面真相拓扑密切相关。总之，这些结果表明，大规模的活动模式从两两相关中有机地出现，这反过来又主要由直接的人际交流驱动。
运筹学/工业工程学院招聘网络的社会网络分析
原文标题： A social Network Analysis of the Operations Research/Industrial Engineering Faculty Hiring Network
地址： http://arxiv.org/abs/1803.00125
作者： Enrique del Castillo, Adam Meyers, Peng Chen
摘要： 我们研究运营研究/工业系统工程（ORIE）教师招聘网络，其中包括1,179个教职员的起源和目的地数据以及来自83个ORIE部门的属性数据。对教职员工的社会网络分析可以揭示对职业内教育创新传播产生影响的模式。我们首先对网络中存在的线性层次结构及其陡度进行统计检验。我们继续寻找部门近乎线性的等级顺序，与其他层级指标（包括公布的排名）进行对比。单一指数不能捕捉复杂网络的结构，因此我们接下来为教职员工拟合一个潜变量指数随机图模型，该模型能够重现主要观察到的网络特征：自雇的高发生率，偏斜出度边分布，低密度（除层级顶部之外）和聚类。最后，我们将网络简化为三个部门之间聘请的教员。我们讨论这些研究结果对ORIE学科教育和教学理念的影响，并将我们的研究结果与其他相关学科，计算机科学和商业领域的研究结果进行比较。
EvoCut：复杂网络演化的Albert-Barabasi模型的新推广
原文标题： EvoCut : A new Generalization of Albert-Barab'asi Model for Evolution of Complex Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1803.00263
作者： Shailesh Kumar Jaiswal, Nabajyoti Medhi, Manjish Pal, Mridul Sahu, Prashant Sahu, Amal Dev Sarma
摘要： 随着社会网络的发展，网络结构呈现出动态的性质，其中节点和边出现以及由于各种原因而消失。网络中节点的作用表示为它与其他节点的交互次数。为此，网络被建模为一个图，其中节点代表网络成员，边代表它们之间的关系。迄今为止已经提出了几种社会网络演化模型，最广泛接受的是根据度分布基于节点\优先附着的Barab 'asi-Albert \ cite {网络科学}模型。该模型导致产生称为\ emph {Scale Free}的图，并且这些图的度分布遵循\ emph {幂律}。也提出了这种模型的几种概括。在本文中，我们提出了该模型的一个新概括，并试图揭示它在现实生活中的含义。
Proxyeconomics，在竞争性社会系统中基于主体的坎贝尔定律模型
原文标题： Proxyeconomics, An agent based model of Campbell's law in competitive societal systems
地址： http://arxiv.org/abs/1803.00345
作者： Oliver Braganza
摘要： 在社会的许多领域，我们依靠竞争来更好地实现社会目标。理想情况下，竞争激励努力并有效分配资源。但是，由于信息不完善，竞争通常依赖于量化代理措施来评估绩效。这导致在现代社会中越来越多地使用这种定量代理。例子包括：在科学方面，作者的出版计数，医疗保健，接受治疗或生意的患者人数，实现的利润。重要的是，一些做法可以优化代理绩效，但不是实际的社会目标。在这种情况下，个人决策和文化实践可能会从社会目标转向代理。这样的过程是由查尔斯古德哈特或唐纳德汤姆坎贝尔的法律描述的，这些法律大致表达为：“当一项措施成为目标时，它就不再是一个好的措施。”虽然最初提到这部法律分别涉及政策确定或教育，但我们建议它适用于任何竞争性社会体系：竞争性社会体系中的任何代理措施都会成为竞争对手（或群体）的目标。在这里，我们构建一个基于主体的模型来探索这个过程的基本组成和动态。该模型结合了经济多任务理论和竞赛理论的努力激励机制与较慢的文化演化过程。
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