网络科学研究速递

Arxiv网络科学论文摘要21篇(2020-07-21)

2020-07-21  本文已影响0人  ComplexLY

夜间节奏：Covid-19锁定期间网络夜间活动和情绪弹性增加

原文标题： The Rhythms of the Night: increase in online night activity and emotional resilience during the Covid-19 lockdown

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09353

作者： Maria Castaldo, Tommaso Venturini, Paolo Frasca, Floriana Gargiulo

摘要： 背景：针对Covid-19流行病而在多个国家/地区建立的封锁命令可能是近年来人类行为遭受的最广泛和最深的冲击。通过社交媒体的视角研究锁定的影响，为分析昼夜节律对大规模外来冲击的敏感性和适应性提供了前所未有的机会。在这种情况下，我们解决了两个相互关联的研究问题：在线活动周期的变化是否可以提供有关锁定对人类活动影响的信息？在线昼夜节律对这种干扰有何反应？数据：我们的研究基于对法国网络空间的两个独立数据库的分析和比较：YouTube视频的细粒度临时记录和Covid-19上的大量Tweets。调查结果：在两个数据集中，我们观察到昼夜节律的重塑，并且在锁定期间夜间活动显著增加。对锁定期间发布的视频和推文的分析表明，情感内容普遍下降，并且从工作和金钱等主题转变为死亡和安全等主题。但是，每天的情绪模式基本保持不变，这表明情绪循环可以抵抗外来冲击。

社会资本可能影响社会距离与COVID-19患病率之间的关系

原文标题： Social capital may mediate the relationship between social distance and COVID-19 prevalence

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09939

作者： Keisuke Kokubun

摘要： 新的冠状病毒（COVID-19）的威胁正在增加。关于在每个地区观察到的感染率差异，除了因社会距离（人口密度）差异而寻找病因的研究之外，由于社会资本差异而寻求病因的研究也有增加的趋势。但是，关于社会资本是否能够控制人口密度的影响，尚未进行关于社会资本是否会影响感染率的研究。因此，在本文中，我们使用每个县的统计数据分析了感染率，人口密度和社会资本之间的关系。统计分析表明，社会资本不仅与感染率和人口密度相关，而且与控制人口密度影响的感染率也呈负相关。此外，通过平均年龄控制变量之间的关系表明，社会资本与感染率的相关性高于人口密度。换句话说，社会资本介导了人口密度与感染率之间的相关性。这意味着光靠社交距离还不足以阻止冠状病毒感染，需要补充社会资本。

政治框架：美国COVID19的谴责博弈

原文标题： Political Framing: US COVID19 Blame Game

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09655

作者： Chereen Shurafa, Kareem Darwish, Wajdi Zaghouani

摘要： 通过使用Twitter，框架已成为活跃于政治的用户的重要总统竞选工具。框架用于通过唤起事件的特定观点来影响思想。在本文中，我们表明COVID19大流行而不是被视为公共卫生问题，围绕它的政治言论主要是由责任框架（谴责特朗普，中国或阴谋）和支持框架（支持候选人）形成的。共和党和民主党用户的议程，以指导2020年总统大选。我们通过使用框架在Twitter上阐明了双方支持者之间的分歧。此外，我们展示了如何使用框架积极或消极地增强用户的思想。我们研究如何通过可复制的管道有效地使用Twitter来识别主题框架。

巴西放松COVID-19社会疏远措施的参数化非线性预测控制策略

原文标题： A Parametrized Nonlinear Predictive Control Strategy for Relaxing COVID-19 Social Distancing Measures in Brazil

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09686

作者： Marcelo M. Morato, Igor M. L. Pataro, Marcus V. Americano da Costa, Julio E. Normey-Rico

摘要： 在本文中，考虑到巴西的传染性发展，我们制定了非线性模型预测控制（NMPC）来规划适当的社会疏远措施（和放宽措施），以减轻COVID-19大流行的影响。 NMPC策略是根据适应性数据驱动的易感感染恢复死亡（SIRD）传染模型设计的，该模型考虑了社会疏远的影响。此外，调整后的SIRD模型包括随时间变化的自回归传染参数，这些参数会根据大流行的阶段动态收敛。该新模型通过三层过程进行识别，包括分析回归，最小二乘优化运行和自回归模型拟合。验证了数据驱动的模型，并显示了该模型可以充分描述较大预测范围内的传染曲线。在此模型中，控制输入定义为社会疏散准则的有限参数化值，它直接影响SARS-CoV-2病毒的传播和感染率。 NMPC策略生成分段的恒定隔离准则，随着每周的流逝，可以放松/加强隔离准则。该方法的实现通过搜索机制来实现，因为控制是有限参数化的，因此，存在有限数量的可能的控制序列。显示了仿真文章，以说明通过提出的闭环NMPC策略获得的结果，该策略能够减轻感染数量并逐步放松社会疏远措施。关于“开环” 无控制条件，死亡人数仍可减少多达30％。预测预言到2020年9月2日是感染高峰，如果不制定协调的卫生政策，可能导致150万人死亡。该框架为巴西可能的公共卫生政策提供指导。

COVID-19数据分析和预测：阿尔及利亚和世界

原文标题： COVID-19 Data Analysis and Forecasting: Algeria and the World

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09755

作者： Sami Belkacem

摘要： 2019年新颖的冠状病毒病COVID-19一直在引领世界陷入重大危机。截至2020年5月19日，该病毒已扩散到215个国家，确诊病例超过4,622,001例，报告的死亡人数为311,916，其中阿尔及利亚有7201例病例和555例死亡。分析和预测COVID-19病例和死亡人数的增长可能在许多方面都是有用的，政府可以估计医疗设备并采取适当的对策，专家可以估算出该病的高峰和末期。在这项工作中，我们首先训练一个时间序列Prophet模型，根据先前报告的数量分析和预测阿尔及利亚的COVID-19病例数和死亡人数。然后，为了更好地了解COVID-19的传播和特性，我们包括可能有助于加速/减慢病毒传播，从可靠来源构建数据集并进行大规模数据分析（考虑到82）的外部因素世界各国。评价结果表明，时间序列Prophet模型可以准确地预测低RMSE分数的阿尔及利亚的病例数和死亡数，分别为218.87和4.79，而该预测表明，未来几周的病例数和死亡数预计将增加。此外，全球数据驱动的分析揭示了病例和死亡人数的增加/减少与可能有助于加速/减慢病毒传播的外部因素之间的几种相关性，例如地理，气候，健康，经济和人口统计因素。

使用即时预报改善对COVID-19基本再生数的估计

原文标题： Improving the Estimation of the COVID-19 Basic Reproduction Number using Nowcasting

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09800

作者： Joaquín Salas

摘要： 随着人与人之间互动的增加，即将到来的COVID-19爆发的威胁逐渐显现，并且倾向于应用锁定。在这种情况下，必须具有易于使用的指标供人们参考。已确认阳性的基本繁殖数 R_t 发挥了这种作用。本文档提出了一种基于数据的方法，根据以前的观察数据的统计行为来即时铸造 R_t 。随着更多信息的到来，该方法自然会更加精确地确定已确认阳性的最终计数。我们的方法的优势在于，它是基于自我报告的症状发作，而不是其他使用每日报告计数来推断此数量的方法。我们表明，我们的方法可能是确定有用的流行病追踪指标的基础。

低温、干燥空气和低紫外线辐射下COVID-19的传播最强

原文标题： Optimal COVID-19 infection spread under low temperature, dry air, and low UV radiation

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09607

作者： Eitan Asher, Yosef Ashkenazy, Shlomo Havlin, Alon Sela

摘要： 由新型冠状病毒SARS-CoV-2引起的COVID-19大流行目前在世界范围内迅速传播，造成许多死亡和严重的经济损失。人们认为炎热和潮湿的条件不利于新型冠状病毒，但是由于与COVID-19数据相关的许多不确定因素，这仍在争论中。在这里，我们提出了替代数据测试，以检查这种病毒在不同气候条件下传播的偏好。我们发现，当温度为 sim 10 ^ circ C，比湿为 sim 5 g / kg和紫外线（UV）时，该病显著（超过95％的置信度）更为常见。辐射为 sim 80 kJ / m ^ 2 。相对湿度的显著性低于95％的置信度，并且没有显示优选值。该结果得到了2020年1月至2020年7月这段时间的全球和区域数据的支持。COVID-19数据包括每日报告的新病例和每日死亡病例。对于这两种情况，都考虑或忽略了人口规模。

多重网络回归：关系如何驱动相互作用？

原文标题： Multiplex Network Regression: How do relations drive interactions?

地址： http://arxiv.org/abs/1702.02048

作者： Giona Casiraghi

摘要： 我们引入统计回归模型来研究二元关系对由观察到的重复相互作用生成的复杂网络的影响。它基于广义超几何集合（gHypEG），这是最近开发的用于处理多边图和计数数据的一类统计网络集合。我们用加权图表示系统元素之间不同类型的已知关系，这些图在多路网络的不同层中分开。使用我们的方法，我们可以回归每个关系层，解释变量，交互计数，因变量的影响。此外，我们可以量化关系的统计显著性，作为观察到的相互作用的解释变量。为了证明我们的方法的力量，我们研究了一个基于经验数据的例子。

YouTube推荐及其对跨在线社交平台共享的影响

原文标题： YouTube Recommendations and Effects on Sharing Across Online Social Platforms

地址： http://arxiv.org/abs/2003.00970

作者： Cody Buntain, Richard Bonneau, Jonathan Nagler, Joshua A. Tucker

摘要： 在2019年1月，YouTube宣布将从视频推荐中排除潜在有害内容，但允许此类视频保留在平台上。尽管此步骤旨在减少YouTube在传播此类内容中的作用，但这些视频在其他在线空间中的持续可用性使得不清楚这种妥协是否实际上减少了它们的传播。为了评估这种影响，我们使用中断的时间序列模型来衡量在Twitter发布后的八个月中，Twitter和Reddit中不同类型的YouTube共享是否发生了重大变化。我们评估了三组精选的潜在有害，反社会内容中的视频共享：一组阴谋论视频，这些视频在YouTube上显示了推荐减少的情况；一组由阴谋论渠道发布的视频；以及一组视频由替代影响网络（AIN）渠道发布。作为控件，我们还评估了来自主流新闻频道的视频数据集中的视频共享影响。结果显示，带有阴谋标签和AIN的视频证明了YouTube的不推荐，在Twitter和Reddit上共享的趋势显著下降。但是，对于来自以阴谋为导向的频道的视频，我们在Twitter上看不到任何效果，但发现Reddit中的阴谋频道共享水平显著提高。对于主流新闻共享，我们实际上看到两种平台的趋势都在增长，这表明YouTube压制特定内容类型具有针对性的效果。这项工作发现有证据表明，在不删除YouTube的情况下减少其在YouTube中反社交视频的曝光量具有潜在的跨社交的亲社交效果。同时，阴谋渠道共享水平的提高引起了人们对内容生产者对这些变化的反应的担忧，并且需要平台透明性以进一步评估这些影响。

使用网络学习方法研究世界幸福

原文标题： Network Learning Approaches to study World Happiness

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09181

作者： Siddharth Dixit, Meghna Chaudhary, Niteesh Sahni

摘要： 联合国在其2011年决议中宣布追求幸福是人类的基本目标，并提出了围绕幸福而制定的公共和经济政策。在本文中，我们使用了两种计算策略。自2012年以来，预测建模和贝叶斯网络（BN）对联合国发布的156个国家的处理过的历史幸福指数数据进行建模。预测模型。为了了解已证明对世界幸福产生重大影响的关键特征之间的因果关系，我们首先使用手动离散化方案将连续变量离散化为3个等级。低，中和高。通过使用自举学习10000个不同的BN，在合并信息后，确定了共识性的世界幸福BN结构。最后，在该结构上通过条件概率查询进行精确推断，以揭示影响幸福感的重要特征之间的有趣关系，这对决策很有用。

一种新的受自然启发的模块性函数，适用于涉及空间嵌入式网络的无监督学习：比较分析

原文标题： A new nature inspired modularity function adapted for unsupervised learning involving spatially embedded networks: A comparative analysis

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09330

作者： Raj Kishore, Zohar Nussinov, Kisor Kumar Sahu

摘要： 在许多传统工程学科中，无监督的机器学习方法可能会大有帮助，在这些学科中，大量的标签数据不易获得，或者生成极其困难或成本很高。两个具体的例子包括粒状材料的结构和金属玻璃的原子结构。尽管前者对全球数千亿美元的产业至关重要，但后者仍然是基础科学领域的一大难题。这两个示例的共同点是，粒子是嵌入欧几里德空间的合奏的元素，并且可以创建一个空间嵌入的网络来表示其关键特征。最近的一些研究表明，聚类（通常指无监督学习）在划分这些网络方面具有广阔的前景。在许多复杂的网络中，节点的空间信息在确定网络属性方面起着非常重要的作用。因此，了解此类网络的结构非常关键。我们已经将我们新开发的模块化功能与一些著名的模块化功能的性能进行了比较。我们通过在2D和3D粒度装配中找到最佳分区来执行此比较。我们证明，对于本文考虑的网络类别，我们的方法比竞争方法产生更好的结果。

利用微博通过匹配资源需求和能力来协助灾后救援行动

原文标题： Utilizing Microblogs for Assisting Post-Disaster Relief Operations via Matching Resource Needs and Availabilities

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09368

作者： Ritam Dutt, Moumita Basu, Kripabandhu Ghosh, Saptarshi Ghosh

摘要： 在灾难事件中，对协调救援行动特别有用的两种信息是受灾地区的资源（例如食物，水，药品）的需求和可用性。微博网站上发布的信息越来越多地用于协助灾后救援行动。在这种情况下，两个实际挑战是（i）〜识别可告知有关资源需求和可用性的推文（分别称为需求推文和可用性推文），以及（ii）自动将需求与适当的可用性进行匹配。尽管有几项工作解决了第一个问题，但很少有关于使需求与可用性自动匹配的工作。尝试进行匹配的一些先前工作仅考虑了资源，并且没有尝试了解对于实践中必不可少的需求/可用性的其他方面。在这项工作中，我们开发了一种方法，用于理解需求信息和可用性信息的五个重要方面，包括哪些资源/需要/可用的数量，需求/可用性的地理位置以及谁需要/正在提供资源。了解这些方面有助于我们解决需求-可用性匹配问题，不仅要考虑资源，还要考虑其他因素，例如需求和可用性之间的地理邻近性。据我们所知，本研究是开发用于理解需求鸣叫和可用性鸣叫的语义的方法的首次尝试。我们还开发了一种新颖的方法，将资源需求相似和地理位置相近的需求信息与可用性信息进行匹配。在对应于两个灾难事件的两个数据集上进行的实验表明，我们提出的方法比以前的工作方法具有更好的匹配性。

在超图上建模非线性共识动力学

原文标题： Modelling Non-Linear Consensus Dynamics on Hypergraphs

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09391

作者： Rohit Sahasrabuddhe, Leonie Neuhäuser, Renaud Lambiotte

摘要： 许多动力学系统的基本交互单元涉及两个以上的节点。在这样的情况下，网络不是合适的建模框架，最近转向使用超图（包括超图）的模型变得越来越流行。在本文中，我们探索了关于超图的共识的非线性动力学，允许在任何基数的超边内进行交互。在讨论了将非线性纳入动态模型的不同方法之后，基于不同的社会学理论，我们探索了其数学特性，并进行了仿真以进行数值研究。在关注合成超图（即块超图）之后，我们研究了现实世界结构的动力学，并详细探讨了参与和固执对极化的作用。

用认知网络科学映射教育水平之间的计算思维思维方式

原文标题： Mapping computational thinking mindsets between educational levels with cognitive network science

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09402

作者： Massimo Stella, Anastasiya Kapuza, Catherine Cramer, Stephen Uzzo

摘要： 计算思维是根据数据推理世界的一种方式。这种思维方式引导数字紧缩，以实现通过逻辑，模型和模拟发现知识的雄心。在这里，我们展示了如何通过复杂的网络将计算认知科学用于重建和分析计算思维思维方式（拉丁语为forma mentis）的结构。作为案例研究，我们调查与以下计算机思维关键概念相关的认知网络：（i）159名高中学生参加了科学课程，并且（ii）59名研究人员进行了复杂的系统和模拟。研究人员重建的形式强调了关于科学建模，语义框架数据和模拟作为发现自然的一种积极态度。学生正确地识别了逻辑推理的各个方面，但将“计算”视为令人不安的，引发焦虑的任务，以数学术语来形容，并且缺乏与现实世界中发现的联系。学生围绕“数据”，“模型”和“模拟”的思维方式批判性地表明，他们没有意识到数值建模是理解世界的一种方式。我们的发现提供了学生计算机思维思维能力下降的证据，这些学生获得的数学技能没有通过编码转移到现实世界中。这种无联系的知识最终被认为是令人苦恼的数字处理专业知识，没有相关的结果。研究人员在这里报告的良性思维表明，通过对学生进行与发现自然有关的编码，建模和模拟方面的专门培训，可以恢复计算思维。我们的方法为量化计算思维和通过思维方式重构促进其发展开辟了创新的方式。

弹簧反弹：引入用于网络表示的应变高张力弹簧嵌入算法

原文标题： The spring bounces back: Introducing the Strain Elevation Tension Spring embedding algorithm for network representation

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09437

作者： Jonathan Bourne

摘要： 本文介绍了应变高程拉伸弹簧嵌入（SETSe）算法，这是一种使用物理模型在无向属性网络中创建节点和边嵌入的图嵌入方法。使用低维表示，SETSe可以区分使用标准网络度量（例如，节点数，边数和分类性）显示为相同的图。生成的嵌入对节点进行定位，使得在嵌入过程中隐藏的子类由于它们连接到网络其余部分的方式而线性可分离。 SETSe在图区分和子类识别方面均优于其他五种常见的图嵌入方法。该技术已应用于社会网络数据，显示了其优于分类性的优势以及SETSe量化网络结构和预测节点类型的能力。该算法的收敛复杂度约为 mathcal O（n ^ 2），迭代速度是线性的（ mathcal O（n）），而内存复杂度也是如此。总体而言，SETSe是用于各种网络和图任务的快速，灵活的框架，可为复杂系统提供分析见解和简单可视化。

使用客户评论和评论投票的功能级别评分系统

原文标题： Feature-level Rating System using Customer Reviews and Review Votes

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09513

作者： Koteswar Rao Jerripothula, Ankit Rai, Kanu Garg, Yashvardhan Singh Rautela

摘要： 这项工作研究了我们如何从客户评论和投票中获得移动产品的功能级别评分，以影响新客户和制造商的决策。与产品级别的评估系统相比，这种评估系统可以更全面地描述产品。虽然产品级别的评级太笼统，但功能级别的评级却很特殊。我们完全知道产品的优缺点。始终需要根据客户的看法来了解哪些功能不完善或性能良好。它可以使制造商和客户都充分了解如何改进产品和购买的决策。不同的客户对不同的功能感兴趣。因此，功能级别的评分可以使购买决策个性化。我们分析在线购物网站（Amazon）上收集的有关各种移动产品的客户评论以及评论票。明确地说，我们为此目的进行了以功能为中心的情感分析。最终，我们的分析得出了在线销售的4k +手机的108种功能的评级。它有助于做出有关如何改进产品的决策（从制造商的角度来看），以及有助于进行个性化的购买决策（从买方的角度来看）。我们的分析在推荐系统，消费者研究等方面有应用。

古巴研究成果的趋势：出版物和专利

原文标题： Trends in Cuban research output: publications and patents

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09638

作者： Yasset Perez-Riverol

摘要： 古巴科学技术以重要成就着称，特别是在人类保健和生物技术方面。在二十世纪下半叶，该国建立了科学机构体系，以解决和解决重大的经济，文化，社会和健康问题。然而，过去三十年来该岛面临的经济危机对古巴的科学研究产生了重大影响。除了减少投资外，成千上万的年轻科学家和高级科学家移居其他国家，对古巴的研究成果也产生了重大影响。迄今为止，尚无关于在此期间授予古巴作者的科学出版物，引用文献或专利的系统分析。在此，对古巴自1970年以来的科学生产进行了分析，特别是对过去三个十年（1990年至2019年）的关注。将所有国家指标与其他国家进行比较，强调来自拉丁美洲的指标。初步结果显示，与若干拉丁美洲国家（平均5倍）相比，古巴科学出版物的增长速度较低（两倍）。此外，自2014年以来，古巴科学出版物的年度数量正在减少。最后，分析表明，大多数被引用率较高（1990-2019年）的古巴年轻作家都在国外工作。与这项研究相关的所有数据和代码都是开放的，可以在GitHub（https://github.com/ypriverol/cubascience）中找到。

对抗免疫以提高图的可认证鲁棒性

原文标题： Adversarial Immunization for Improving Certifiable Robustness on Graphs

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09647

作者： Shuchang Tao, Huawei Shen, Qi Cao, Liang Hou, Xueqi Cheng

摘要： 尽管在半监督节点分类任务中表现出色，但图神经网络（GNN）仍容易受到对抗性攻击，类似于其他深度学习模型。现有的研究工作要么着重于开发防御模型，要么在GNN下针对对抗性攻击探索可验证的鲁棒性。然而，很少有研究关注针对图的对抗性攻击的免疫的潜力和实践。在本文中，我们将图对抗性免疫问题表述为双层优化问题，即，对一部分节点对（已连接或未连接）进行疫苗接种，以提高图的可验证鲁棒性，以抵抗任何容许的对抗攻击。我们进一步提出了一种有效的算法，该算法以分立方式实现了元梯度，从而在解决对抗性免疫问题时规避了计算量大的组合优化问题。实验是在两个引用网络和一个社会网络上进行的。实验结果表明，所提出的对抗性免疫方法显著提高了坚固性淋巴结的比例，提高了14％-50％，而可承受的免疫预算仅为3.2％的边。

评估在多层网络中合并还是分离行为的框架

原文标题： A framework to evaluate whether to pool or separate behaviors in a multilayer network

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09743

作者： Annemarie van der Marel (1), Sanjay Prasher (1), Chelsea Carminito (1), Claire O'Connell (1), Alexa Phillips (1), Bryan M. Kluever (2), Elizabeth A. Hobson (1) ((1) Department of Biological Sciences, University of Cincinnati, Ohio USA, (2) United States Department of Agriculture, Wildlife Services, National Wildlife Research Center, Florida Field Station, USA)

摘要： 多层网络方法结合了不同的网络层（通过层间边连接），以创建单个数学对象。这些网络可以包含各种信息类型，并代表系统的不同方面。但是，选择要包括哪些信息的过程并不总是那么简单。利用关于被绑架的和尚鹦鹉（Myiopsitta monachus）中的两种激动性行为的数据，我们开发了一个框架，用于研究在二元关系范围内（两个人之间）的汇集或分裂行为如何影响群体层面的社会属性。我们设计了两个参考模型，以测试是否将行为类型之间的交互数量随机化会导致与观察到的数据相似的结构模式。尽管这些行为是相关的，但是从观察到的数据得出的社会性测度却不在参考模型得出的测度范围之内。但是，一旦我们在第二个参考模型中控制了数据稀疏性，我们发现从观察到的数据得出的测量值落在参考模型得到的测量值的范围内，这表明该结果可能是由于每个观察到的行为的频率不相等所致。因此，我们的发现支持合并这两种行为。此框架可用于任何类型的行为和问题，但是，在解释结果时应谨慎使用，因为某些度量对数据属性敏感，例如在我们的案例中观察到的行为的比率不相等。该框架将帮助研究人员在随后的多层网络分析中使用数据之前，做出明智的，由数据驱动的决策，以决定要合并或分离哪些行为。

社会网络上合作缺陷的演变

原文标题： The cooperation-defection evolution on social networks

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09856

作者： Bijan Sarkar

摘要： 没有合作者，叛逃者比合作者从社会资源中受益更多，这反映了个人的特定特征。但是，我们社会的自然物理机制促进了合作。因此，从长远来看，关于遗传变异的演化远不止是关于适应性的社会演化。合作和叛逃的演化路径的位点是相互关联的，但并不完全互补。然而，由某些规则操作的唯一唯一的特定机制解释了协作的增强，而忽略了缺陷演化机制的独立分析。此外，通过算法方法长期执行特定的演化规则会受到模型参数的高度敏感影响。从理论上讲，两种类型的生物多样性相对很少存在。在这里，我描述了人口波动的演化结果。运用分析程序和算法方法得出的结论是，单个物种的种内适应性不仅是生存的关键因素，也是其蓬勃发展的关键因素。考虑到随机漂移，实验结果表明，与叛逃相比，合作的显著增强在质量上与环境情况无关。总而言之，规则集成为增强合作的演化原则。

电力系统扩展模型的敏感性

原文标题： The Sensitivity of Power System Expansion Models

地址： http://arxiv.org/abs/2007.09956

作者： Bruno U. Schyska, Alexander Kies, Markus Schlott, Lueder von Bremen, Wided Medjroubi

摘要： 电力系统扩展模型是规划电力系统的一种广泛使用的工具，尤其是考虑到大量可再生资源的整合时。这些模型的主干是一个优化问题，它取决于许多经济和技术参数。尽管这些参数包含很大的不确定性，但几乎没有研究电力系统模型对这些不确定性的敏感性。在这项工作中，我们引入了一种新的方法来量化电力系统模型对不同模型参数的敏感性，方法是测量由于发电容量分配不当而导致的额外成本。通过三个主要的测试案例证明了该方法的价值：资本成本的定义，不同的天气时段以及不同的时空分辨率。我们发现该模型对时间分辨率最为敏感。此外，我们解释了为什么空间分辨率的重要性不大以及为什么要谨慎选择基础天气数据。

声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，机器翻译后由本人进行校正整理，未经同意请勿随意转载。本系列在微信公众号“网络科学研究速递”（微信号netsci）和个人博客 https://www.complexly.cn （提供RSS订阅）进行同步更新。个性化论文阅读与推荐请访问 https://arxiv.complexly.cn 平台。

上一篇 下一篇

猜你喜欢

热点阅读