- 有辅助驾驶车辆的交通模型的动态控制流体动力学;
- 解释狭隘主义：经济环境变迁中政治极化的因果关系;
- 复杂网络核心渗流的推广;
- 具有记忆的时态网络中的流行病传播和老化;
- 具有规则互连的相互依赖网络中的结构转换;
有辅助驾驶车辆的交通模型的动态控制流体动力学
原文标题： Kinetic-controlled hydrodynamics for traffic models with driver-assist vehicles
地址： http://arxiv.org/abs/1807.11476
作者： Andrea Tosin, Mattia Zanella
摘要： 我们通过驾驶员辅助车辆开发交通流量控制的分层描述，旨在减轻与速度相关的道路风险因素。微观反馈控制策略设计在车辆到车辆的相互作用水平，然后通过基于玻尔兹曼方程的动力学方法升级到全局流动。然后，自然地嵌入微观控制策略的一阶和二阶流体动力学交通模型通过适当的闭合方法始终从动力学控制的框架中得到。几个数值例子说明了这种分层方法在各种尺度上的有效性。
解释狭隘主义：经济环境变迁中政治极化的因果关系
原文标题： Explaining Parochialism: A Causal Account for Political Polarization in Changing Economic Environments
地址： http://arxiv.org/abs/1807.11477
作者： Alexander J. Stewart, Nolan McCarty, Joanna J. Bryson
摘要： 在许多社会中，政治和社会两极分化是冲突和治理不善的重要原因，因此了解其原因具有相当重要的意义。在这里，我们证明社会化战略的转变类似于政治两极化和/或身份政治，可能是对明显经济衰退时期的建设性回应。我们从观察开始，经济学，如生态学很少处于均衡状态。相反，他们经常遭受消极和积极的冲击。我们表明，即使在不断扩大的经济中，与不同外群体的互动也可以通过创新和探索获得收益，如果经济收缩，寻求同质群体的策略对于维持个人偿债能力可能是重要的。即使外群交互的预期值超过群组交互的预期值，也是如此。我们的帐户统一了以前被视为相互矛盾的解释：身份威胁与经济焦虑。我们的模型表明，在极端贫困的时期，与多样性的合作再次成为最好的（事实上，唯一可行的）战略。然而，我们的模型还表明，虽然极化可能会随着经济的变化而逐渐增加，但两极分化的逐渐减少可能不是一种可行的策略;因此，回到以前的合作水平可能需要结构改变。
复杂网络核心渗流的推广
原文标题： Generalization of core percolation on complex networks
地址： http://arxiv.org/abs/1807.11695
作者： N. Azimi-Tafreshi, S. Osat, S. N. Dorogovtsev
摘要： 我们引入k -leaf去除算法作为所谓的叶子去除算法的推广。在这种修剪算法中，小于k的顶点连同它们的第一个最近邻居和所有入射边逐渐从随机网络中移除。由于这次修剪，网络被简化为一个子图，我们称之为广义k -core（Gk -core）。对自然数序列k执行此修剪，我们将网络分解为逐步嵌套的Gk -cores的层次结构。我们提出了一个分析框架，用于描述具有任意度分布（配置模型）的无向不相关网络的Gk -core渗透。为了确认我们的结果，我们还推导出k -leaf去除算法的速率方程，这使我们能够以另一种方式获得Gk -cores的结构特征。我们建议k -leaf修剪算法在组合优化问题中构建接近最优配置的配置层次结构。特别是，我们从高于随机网络的最小顶点覆盖的大小估计速率方程方法。我们还将算法应用于许多真实网络，并为它们执行Gk -core分解。
具有记忆的时态网络中的流行病传播和老化
原文标题： Epidemic Spreading and Aging in Temporal Networks with Memory
地址： http://arxiv.org/abs/1807.11759
作者： Michele Tizzani, Simone Lenti, Enrico Ubaldi, Alessandro Vezzani, Claudio Castellano, Raffaella Burioni
摘要： 时变网络拓扑可以深刻影响它们所介导的动态过程。众所周知，个体之间相互作用模式中的记忆效应会影响扩散和扩散现象的发生。在本文中，我们分析了这两种成分对网络流行动态的综合影响。我们在最近引入的具有记忆的活动驱动网络上研究易感染易感（SIS）和易感染 - 去除（SIR）模型。通过基于活动的平均场方法，我们在长时间内得出流行阈值的分析预测，作为描述活动分布和记忆效应强度的参数的函数。我们的研究结果表明记忆降低了阈值，这与SIS和SIR动力学相同，因此有利于流行病的传播。理论方法完全符合长时间渐近规则的数值模拟。在预先症状中存在强烈的老化效应，并且流行阈值受到流行病起始时间的深刻影响。我们详细讨论了模型依赖的预先症状校正的起源，其理解可能允许对相关时间网络进行流行病控制。
具有规则互连的相互依赖网络中的结构转换
原文标题： Structural transition in interdependent networks with regular interconnections
地址： http://arxiv.org/abs/1807.11897
作者： Xiangrong Wang, Robert E. Kooij, Yamir Moreno, Piet Van Mieghem
摘要： 网络通常由几个层组成，这些层表现出不同程度的相互依赖性。多层相互依赖网络由一组图G 组成，这些图通过加权互连矩阵B互连，其中每个图间链接的权重是非负实数p。各种动态过程，例如同步，电网中的级联故障和扩散过程，由表征整个系统的拉普拉斯矩阵Q描述。对于多层图是多路复用的情况，其中每层中的节点数相同且互连矩阵B = pI，即单位矩阵I，已经证明存在结构在一些关键耦合过渡，p ^ *。这种转变使动态过程分为两种方式：如果p> p ^ *，网络作为一个整体;而当p
时，网络就像编码层的图被隔离一样运行。在本文中，我们将结构转换阈值p ^ *扩展并推广到常规互连矩阵B（常数行和列和）。具体来说，我们在具有常规互连矩阵B的相互依赖网络中提供转换阈值p ^ *的上限和下限，并使用商图的形式推导出特殊情景的精确转换阈值。此外，我们通过反例来讨论转换阈值p ^ *的物理意义，通过反例来说，结构转换并不总是存在。我们的结果是对更现实的多层网络的表征向前迈出了一步，并且可能与偏离多路复用网络所施加的拓扑约束的系统相关。
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