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[统计数据] 自适应协同进化网络研究进展 [推广有奖]

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可人4 在职认证  发表于 2022-3-7 20:05:25 来自手机 |AI写论文

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摘要翻译:
自适应网络出现在许多生物学应用中。它们将网络的拓扑演化与网络节点的动力学结合起来。近年来,从基因组学到博弈论,自适应网络的动力学已经在许多不同领域得到了平行的研究。在这里,我们回顾了这些最近的发展,并表明可以从一个独特的角度来看待它们。我们证明所有这些研究都有共同的主题,最突出的是:复杂动力学和基于简单局部规则的鲁棒拓扑自组织。
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英文标题:
《Adaptive Coevolutionary Networks: A Review》
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作者:
Thilo Gross and Bernd Blasius
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最新提交年份:
2008
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分类信息:

一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Statistical Mechanics        统计力学
分类描述:Phase transitions, thermodynamics, field theory, non-equilibrium phenomena, renormalization group and scaling, integrable models, turbulence
相变,热力学,场论,非平衡现象,重整化群和标度,可积模型,湍流
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一级分类:Quantitative Biology        数量生物学
二级分类:Populations and Evolution        种群与进化
分类描述:Population dynamics, spatio-temporal and epidemiological models, dynamic speciation, co-evolution, biodiversity, foodwebs, aging; molecular evolution and phylogeny; directed evolution; origin of life
种群动力学;时空和流行病学模型;动态物种形成;协同进化;生物多样性;食物网;老龄化;分子进化和系统发育;定向进化;生命起源
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英文摘要:
  Adaptive networks appear in many biological applications. They combine topological evolution of the network with dynamics in the network nodes. Recently, the dynamics of adaptive networks has been investigated in a number of parallel studies from different fields, ranging from genomics to game theory. Here we review these recent developments and show that they can be viewed from a unique angle. We demonstrate that all these studies are characterized by common themes, most prominently: complex dynamics and robust topological self-organization based on simple local rules.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/709.1858
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关键词:研究进展 Quantitative Evolutionary Organization Biodiversity dynamics 适应 演化 They 证明

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