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张海峰课题组提出一种纯数据驱动的重构方法

发布时间：2022-06-14 10:02:44 浏览次数：155 来源：安徽大学若有侵权请联系400-0815-589删除

近日，我校数学科学学院张海峰教授课题组与美国亚利桑那州立大学来颖诚教授合作，针对网络科学中的反问题——高阶网络的重构问题，提出了一种纯数据驱动的重构方法。张海峰教授团队相关研究成果发表在《自然·通讯》上。安徽大学为唯一通讯单位，安徽大学数学科学学院2020级博士研究生王欢和互联网学院马闯老师为共同第一作者，张海峰教授为论文的通讯作者，物理与光电工程学院陈含爽教授和美国亚利桑那州立大学来颖诚教授为论文的合作者。

重构高阶网络的框架图和效果展示

从网络科学视角对复杂的系统和数据进行建模已成为一种主流的研究范式。在许多真实的复杂系统中，个体之间不仅存在“成对”的交互模式，还广泛存在超越成对关系的多体交互模式，即高阶交互。因此，研究具有高阶拓扑结构的网络系统(高阶网络)具有重要的科学意义。现有的研究工作均假设高阶网络的结构是已知的，然而，在许多真实情形下，我们仅能观测到状态数据，很难获取结构信息，所以如何利用观测数据重构出高阶网络的结构就显得了尤为重要，且极具挑战性。

针对上述问题，张海峰教授课题组基于统计推断框架设计了一种纯数据驱动的方法，利用仅有的观测数据解决了高阶网络的重构问题。该方法可以从不同的动力学数据中高效重构出网络中的两体及三体交互关系。研究成果推进了网络科学领域的研究进程，为高阶网络的研究提供了全新的视角，并且有助于我们更全面深入地挖掘社会、生物、信息等复杂系统中存在的一些潜在机理。

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