Upami anjeun parantos nyéépkeun waktos mikir ngeunaan sistem anu rumit, anjeun panginten ngartos pentingna jaringan. Jaringan ngatur dunya urang. Tina réaksi kimia dina sél, kana jaringan hubungan dina ékosistem, dugi ka jaringan perdagangan sareng politik anu ngawangun jalanna sajarah.

Atawa mertimbangkeun artikel ieu anjeun baca. Anjeun meureun kapanggih dina jaringan sosial, diundeur ti jaringan komputer sarta ayeuna deciphering harti ngagunakeun Anjeun jaringan saraf.

Tapi saloba Kuring geus mikir ngeunaan jaringan salila sababaraha taun, nepi ka ayeuna kuring teu ngarti pentingna basajan difusi.

Ieu topik urang keur dinten ieu: kumaha, kumaha chaotically sagalana ngalir tur nyebar. Sababaraha conto pikeun napsu napsu:

• Panyakit tepa anu nembus ti pamawa ka pamawa dina hiji populasi.
• Memes nyebarkeun dina grafik pengikut dina jaringan sosial.
• Kahuruan leuweung.
• Gagasan jeung prak-prakan nu ngalenyepan budaya.
• Kaskade neutron dina uranium anu diperkaya.

Catetan gancang ngeunaan formulir.

Teu kawas sakabéh karya kuring saméméhna, karangan ieu interaktif [di artikel aslina conto interaktif dirumuskeun kalawan slaider sarta tombol nu ngadalikeun objék dina layar - approx. jalur].

Ku kituna hayu urang ngamimitian. Tugas kahiji nyaéta ngembangkeun kosakata visual pikeun sosialisasi dina jaringan.

Modél basajan

Kuring yakin yén anjeun sadayana terang dasar jaringan, nyaéta, titik + edges. Pikeun diajar difusi, anjeun ngan ukur kedah nyirian sababaraha titik salaku aktip. Atanapi, sakumaha anu dipikaresep ku ahli epidemiologis, kainfeksi:

Aktivasina atawa inféksi ieu nyebar ngaliwatan jaringan ti titik ka titik nurutkeun aturan nu urang bakal ngamekarkeun handap.

Jaringan nyata biasana langkung ageung tibatan jaringan tujuh titik anu sederhana ieu. Éta ogé leuwih ngabingungkeun. Tapi demi kesederhanaan, urang bakal ngawangun modél kaulinan di dieu pikeun diajar kisi, nyaéta, jaringan kisi.

(Naon bolong kurang dina realisme, éta ngajadikeun pikeun gampang ngagambar 😉

Iwal mun disebutkeun disebutkeun, titik jaringan boga opat tatanggana, contona:

Sareng anjeun kedah ngabayangkeun yén kisi-kisi ieu manjangkeun endlessly ka sadaya arah. Dina basa sejen, urang teu kabetot dina kabiasaan anu lumangsung ngan di edges sahiji jaringan atawa dina populasi leutik.

Nunjukkeun yen kisi anu jadi maréntahkeun, urang tiasa simplify kana piksel. Salaku conto, dua gambar ieu ngagambarkeun jaringan anu sami:

Dina hiji kabiasaan, titik aktif sok ngirimkeun inféksi ka tatanggana (teu kainféksi). Tapi bosen. Loba hal leuwih metot lumangsung nalika mindahkeun probabilistik.

SIR jeung SIS

В model SIR (Susceptible-Infected-Removed) titik tiasa aya dina tilu kaayaan:

• Rentan
• Kainfeksi
• Dipiceun

Kieu kumaha jalanna simulasi interaktif [di artikel aslina Anjeun tiasa milih laju transmisi inféksi ti 0 nepi ka 1, tingali prosés step by step atawa sakabéhna - approx. tarjamah]:

• Titik mimiti rentan, iwal sababaraha titik anu mimiti katépaan.
• Dina unggal léngkah waktos, titik anu katépaan ngagaduhan kasempetan pikeun ngirimkeun inféksi ka unggal tatanggana anu rentan kalayan kamungkinan anu sami sareng laju pangiriman.
• Titik anu katépaan teras asup kana kaayaan "dihapus", hartosna aranjeunna henteu deui tiasa nginféksi batur atanapi janten katépaan sorangan.

Dina kontéks panyakit, ngaleungitkeun tiasa hartosna yén jalma éta parantos maot atanapi aranjeunna parantos ngembangkeun kekebalan kana patogén. Urang nyebutkeun aranjeunna "dipiceun" tina simulasi sabab euweuh nu sejenna kajadian ka aranjeunna.

Gumantung kana naon urang nyobian model, model béda ti SIR bisa jadi diperlukeun.

Upami urang nyontokeun panyebaran cacar atanapi wabah seuneu, SIR idéal. Tapi anggap urang simulate sumebarna prakték budaya anyar, kayaning semedi. Mimitina titik (jalma) nyaéta reseptif sabab henteu kantos ngalakukeun ieu sateuacanna. Teras, upami anjeunna ngamimitian tapa (panginten saatos ngupingkeun perkawis éta ti babaturan), urang bakal modél anjeunna janten katépaan. Tapi upami anjeunna ngeureunkeun latihan, anjeunna moal maot sareng moal kaluar tina simulasi, sabab di hareup anjeunna tiasa gampang nyandak kabiasaan ieu deui. Ku kituna manéhna balik deui ka kaayaan receptive.

ieu modél SIS (Susceptible–Infected–Susceptible). Modél klasik boga dua parameter: speed pangiriman jeung speed recovery. Sanajan kitu, dina simulasi pikeun artikel ieu, kuring mutuskeun pikeun simplify ku omitting parameter laju recovery. Sabalikna, titik anu katépaan sacara otomatis balik deui ka kaayaan anu rentan dina léngkah-léngkah salajengna, kecuali katépaan ku salah sahiji tatanggana. Sajaba ti éta, urang ngidinan hiji titik kainféksi dina hambalan n nginféksi sorangan dina hambalan n + 1 kalawan probabiliti sarua jeung laju transmisi.

Diskusi

Sakumaha anjeun tiasa tingali, ieu pisan béda ti model SIR.

Kusabab titik-titikna henteu pernah dipiceun, bahkan kisi anu alit sareng terbatas tiasa ngadukung inféksi SIS kanggo waktos anu lami. Inféksi ngan saukur luncat tina titik ka titik sareng datang deui.

Sanaos bédana, SIR sareng SIS tétéla tiasa disilihtukeurkeun pikeun tujuan urang. Janten pikeun sesa tulisan ieu kami bakal lengket kana SIS - utamina kusabab éta langkung awét sareng janten langkung pikaresepeun pikeun dianggo.

Tingkat kritis

Saatos maén sareng modél SIR sareng SIS, anjeun panginten tiasa terang ngeunaan umur panjang inféksi. Dina tingkat transmisi anu rendah pisan, sapertos 10%, inféksi cenderung maot. Nalika dina nilai anu langkung luhur, sapertos 50%, inféksi tetep hirup sareng ngawasaan kalolobaan jaringan. Upami jaringan éta henteu terbatas, urang tiasa ngabayangkeun éta neraskeun sareng nyebarkeun salamina.

Difusi limitless sapertos gaduh seueur nami: "viral", "nuklir" atanapi (dina judul tulisan ieu) kritis.

Tétéla aya husus titik megatkeun nu misahkeun jaringan subkritis (doomed ka punah) ti jaringan superkritis (sanggup tumuwuh tanpa wates). titik balik ieu disebut bangbarung kritis, sareng ieu mangrupikeun tanda anu cukup umum pikeun prosés difusi dina jaringan biasa.

Nilai pasti tina ambang kritis beda-beda antara jaringan. Anu umum ieu kasadiaan hartina kitu.

[Dina demo interaktif ti artikel aslina Anjeun tiasa nyobian sacara manual milarian ambang jaringan kritis ku cara ngarobih nilai laju pangiriman. Ieu wae antara 22% jeung 23% - approx. trans.]

Dina 22% (jeung handap), inféksi ahirna maot kaluar. Dina 23% (sareng di luhur), inféksi aslina kadang maot, tapi dina kalolobaan kasus éta tiasa salamet sareng nyebarkeun cukup lila pikeun mastikeun ayana salamina.

(Ku jalan kitu, aya hiji widang ilmiah sakabeh dedicated ka manggihan ieu bangbarung kritis pikeun topologies jaringan béda. Pikeun bubuka gancang, abdi nyarankeun gancang ngagulung dina artikel Wikipedia ngeunaan bangbarung tina leakage).

Sacara umum, ieu kumaha gawéna: Di handap ambang kritis, sagala inféksi wates dina jaringan dijamin (kalawan kamungkinan 1) maot kaluar ahirna. Tapi di luhur ambang kritis, aya kamungkinan (p> 0) yén inféksi bakal terus salamina, sareng dina ngalakukeunana bakal nyebarkeun wenang jauh ti situs asli.

Nanging, perhatikeun yén jaringan superkritis henteu ngajaminyén inféksi bakal terus salawasna. Nyatana, éta sering luntur, khususna dina tahap awal simulasi. Hayu urang tingali kumaha ieu kajadian.

Hayu urang nganggap yén urang mimitian ku hiji titik kainféksi jeung opat tatanggana. Dina lengkah modeling kahiji, inféksi boga 5 kasempetan bebas nyebarkeun (kaasup kasempetan pikeun "nyebarkeun" sorangan dina hambalan salajengna):

Ayeuna hayu urang nganggap tingkat transfer nyaéta 50%. Dina hal ieu, dina hambalan kahiji urang flip koin lima kali. Sareng upami lima sirah digulung, inféksi bakal ancur. Ieu lumangsung dina ngeunaan 3% kasus - sarta ieu ngan dina hambalan kahiji. Inféksi anu salamet dina léngkah kahiji ngagaduhan sababaraha (biasana langkung alit) kamungkinan maot dina léngkah kadua, sababaraha (malah langkung alit) kamungkinan maot dina léngkah katilu, jsb.

Janten, sanaos jaringan superkritis - upami laju pangiriman 99% - aya kamungkinan inféksi bakal ngaleungit.

Tapi anu penting nyaéta yén anjeunna henteu salawasna bakal luntur. Upami anjeun tambahkeun kamungkinan sadaya léngkah maot dugi ka takterhingga, hasilna kirang ti 1. Kalayan kecap sanésna, aya kamungkinan henteu nol yén inféksi bakal terus salamina. Ieu naon hartosna pikeun jaringan janten superkritis.

SISa: aktivasina spontan

Nepi ka titik ieu, sadaya simulasi urang dimimitian ku sapotong leutik titik pre-kainféksi di tengah.

Tapi kumaha lamun ngamimitian ti scratch? Urang lajeng model aktivasina spontan-prosés ku nu titik susceptible jadi kainféksi ku kasempetan (sanes ti salah sahiji tatanggana).

ieu eta anu disebut modél SISa. Hurup "a" nangtung pikeun "otomatis".

Dina simulasi SISa, parameter anyar muncul - laju aktivasina spontan, anu ngarobih frékuénsi inféksi spontan (parameter laju transmisi anu urang tingali sateuacana ogé hadir).

Naon anu diperlukeun pikeun inféksi sumebar ka sakuliah jaringan?

Diskusi

Anjeun panginten tiasa perhatikeun dina simulasi yén ningkatkeun laju aktivasina spontan henteu robih naha inféksi nyandak sadayana jaringan atanapi henteu. Ngan speed transmisi nangtukeun naha jaringan sub- atanapi superkritis. Sareng nalika jaringan subkritis (laju transmisi kirang ti atanapi sami sareng 22%), henteu aya inféksi anu tiasa nyebarkeun ka sadayana grid, henteu paduli sabaraha seringna dimimitian.

Ieu kawas hurung seuneu dina sawah baseuh. Anjeun tiasa nyéépkeun sababaraha daun garing dina seuneu, tapi seuneu bakal gancang pareum sabab sesa bentang henteu cukup kaduruk (subkritis). Nalika dina sawah anu garing pisan (supercritical), hiji percikan cukup pikeun seuneu mimiti ngamuk.

Hal sarupa dititénan dina lingkup gagasan jeung pamanggihan. Mindeng dunya teu siap pikeun hiji gagasan, nu hal eta bisa invented deui jeung deui, tapi teu narik massa. Di sisi séjén, dunya bisa jadi sagemblengna siap pikeun penemuan (paménta laten hébat), sarta pas eta dilahirkeun, eta ditarima ku sarerea. Di tengahna aya ideu anu diciptakeun di sababaraha tempat sareng sumebar sacara lokal, tapi henteu cekap pikeun versi tunggal pikeun nyapu sadaya jaringan sakaligus. Dina kategori panungtungan ieu urang manggihan, contona, tatanén jeung tulisan, nu ieu bebas invented by peradaban manusa béda ngeunaan sapuluh jeung tilu kali, mungguh.

Kakebalan

Anggap urang nyieun sababaraha titik sagemblengna invulnerable, nyaeta, imun pikeun aktivasina. Saolah-olah aranjeunna mimitina dina kaayaan anu jauh, sareng modél SIS (a) diluncurkeun dina titik-titik sésana.

Slider kekebalan ngadalikeun persentase titik anu dipiceun. Coba ngarobah nilai na (bari model ngajalankeun!) Tur tingal kumaha eta mangaruhan kaayaan jaringan, naha éta bakal supercritical atanapi henteu.

Diskusi

Ngarobah jumlah titik unresponsive sagemblengna ngarobah gambar naha jaringan bakal sub- atanapi supercritical. Sareng henteu sesah ningali naha. Kalayan sajumlah ageung host anu teu tiasa dipikabutuh, inféksi kirang kasempetan pikeun nyebarkeun ka host énggal.

Tétéla yén ieu ngagaduhan sajumlah akibat praktis anu penting pisan.

Salah sahijina nyaéta nyegah sumebarna kahuruan leuweung. Di tingkat lokal, unggal jalma kedah nyandak pancegahan sorangan (contona, ulah ngantepkeun seuneu anu kabuka tanpa dijaga). Tapi dina skala anu ageung, wabah terasing teu tiasa dihindari. Janten metode panyalindungan anu sanés nyaéta pikeun mastikeun yén aya cukup "recah" (dina jaringan bahan anu gampang kaduruk) ku kituna wabah henteu ngaleungitkeun sakumna jaringan. Clearings ngalaksanakeun fungsi ieu:

Wabah séjén anu penting pikeun ngeureunkeun nyaéta panyakit tepa. Di dieu konsep diwanohkeun kekebalan gerombolan. Ieu mangrupikeun pamanggih yén sababaraha urang teu tiasa divaksinasi (contona, aranjeunna gaduh sistem imun anu kompromi), tapi upami cukup jalma anu kebal kana inféksi, panyakitna moal tiasa nyebarkeun salamina. Dina basa sejen, Anjeun kudu vaksinasi cekap bagian tina populasi pikeun mindahkeun populasi tina kaayaan superkritis kana kaayaan subkritis. Nalika ieu kajantenan, saurang pasién masih tiasa katépaan (sanggeus angkat ka daérah sanés, contona), tapi tanpa jaringan superkritis pikeun tumuwuh, panyakit éta ngan bakal nginféksi sakeupeul jalma.

Tungtungna, konsép titik imun ngajelaskeun naon anu lumangsung dina réaktor nuklir. Dina réaksi ranté, atom uranium-235 buruk ngaleupaskeun kira-kira tilu neutron, anu ngabalukarkeun (rata-rata) fisi leuwih ti hiji atom U-235. Neutron anyar lajeng ngabalukarkeun pamisah salajengna atom, jeung saterusna éksponénsial:

Nalika ngawangun bom, sadayana titik nyaéta pikeun mastikeun pertumbuhan éksponénsial terus teu dicentang. Tapi dina pembangkit listrik, tujuanana nyaéta ngahasilkeun énergi tanpa maéhan sadayana di sabudeureun anjeun. Pikeun tujuan ieu aranjeunna dianggo rod kontrol, dijieun tina bahan nu bisa nyerep neutron (contona, pérak atawa boron). Kusabab aranjeunna nyerep tinimbang ngaleupaskeun neutron, aranjeunna bertindak salaku titik imun dina simulasi urang, ku kituna nyegah inti radioaktif janten superkritis.

Jadi trik pikeun reaktor nuklir nyaéta pikeun ngajaga réaksi deukeut ambang kritis ku cara ngagerakkeun rod kontrol deui mudik, sarta pikeun mastikeun yén iraha wae aya nu salah, rod leupaskeun kana inti jeung ngeureunkeunana.

Gelar

Gelar node mangrupa jumlah tatanggana. Nepi ka titik ieu, kami geus dianggap jaringan gelar 4. Tapi naon anu lumangsung lamun ngarobah parameter ieu?

Salaku conto, anjeun tiasa nyambungkeun unggal titik henteu ngan ukur ka opat tatangga langsung, tapi ogé ka opat langkung diagonal. Dina jaringan sapertos gelar bakal 8.

Kisi-kisi kalayan derajat 4 sareng 8 ogé simetris. Tapi kalayan gelar 5 (contona), timbul masalah: lima tatanggana anu kedah urang pilih? Dina hal ieu, urang milih opat tatangga pangdeukeutna (N, E, S, W), lajeng acak milih hiji tatangga tina set {NE, SE, SW, NW}. Pilihanna dilakukeun sacara mandiri pikeun unggal titik dina unggal léngkah waktos.

Diskusi

Sakali deui, henteu sesah ningali naon anu aya di dieu. Nalika unggal titik ngagaduhan langkung tatanggana, kamungkinan panyebaran inféksi ningkat-sahingga jaringan langkung dipikaresep janten kritis.

Sanajan kitu, konsékuansi bisa jadi teu kaduga, sakumaha bakal urang tingali di handap.

Kota sareng kapadetan jaringan

Nepi ka ayeuna, jaringan urang geus sagemblengna homogen. Unggal node katingalina sapertos anu sanés. Tapi kumaha upami urang ngarobih kaayaan sareng ngantepkeun kaayaan titik anu béda dina jaringan?

Contona, hayu urang coba model kota. Jang ngalampahkeun ieu, urang bakal ningkatkeun kapadetan dina sababaraha bagian jaringan (tingkat luhur titik). Kami ngalakukeun ieu dumasar kana data anu dipiboga ku warga bunderan sosial nu leuwih lega tur leuwih interaksi sosialtinimbang jalma luar kota.

Dina modél urang, titik susceptible diwarnaan dumasar kana gelar maranéhanana. Titik-titik di "wewengkon désa" ngagaduhan gelar 4 (sareng diwarnaan kulawu terang), sedengkeun titik di "kawasan perkotaan" gaduh gelar anu langkung luhur (sareng warnana langkung poék), dimimitian ku gelar 5 di pinggiran sareng ditungtungan ku 8 di pusat kota .

Coba milih laju rambatan sapertos aktivasina nyertakeun kota-kota teras henteu ngalangkungan watesna.

Kuring manggihan simulasi ieu duanana atra tur héran. tangtu, Kota ngajaga tingkat budaya leuwih hade tinimbang padesaan - everyone weruh ieu. Anu kaget kuring nyaéta sababaraha karagaman budaya ieu timbul ngan ukur dumasar kana topologi jaringan sosial.

Ieu mangrupikeun titik anu pikaresepeun, kuring bakal nyobian ngajelaskeun langkung rinci.

Di dieu urang nungkulan bentuk budaya anu dikirimkeun sacara sederhana sareng langsung ti jalma ka jalma. Salaku conto, tatakrama, kaulinan parlor, tren fashion, tren linguistik, ritual grup leutik, jeung produk nu nyebarkeun ku kecap tina sungut, tambah sakabeh bungkusan inpormasi urang nelepon gagasan.

(Catetan: panyebaran informasi antara jalma dijieun pisan hésé ku média. Leuwih gampang pikeun ngabayangkeun sababaraha lingkungan technologically primitif, kayaning Yunani Kuno, dimana ampir unggal narik budaya ieu dikirimkeun ku interaksi dina spasi fisik.)

Tina simulasi di luhur, kuring diajar yén aya ide sareng prakték budaya anu tiasa akar sareng sumebar di kota, tapi éta henteu tiasa (sacara matematis henteu) sumebar di padésan. Ieu mangrupikeun ide anu sami sareng jalma anu sami. Intina sanés yén warga désa kumaha waé "deukeut": nalika berinteraksi sareng ide anu sami, aranjeunna persis sarua kasempetan nyekel etakawas warga kota. Ngan ukur ideu sorangan henteu tiasa janten viral di padésan, sabab henteu seueur hubungan anu tiasa nyebarkeun.

Ieu sugan panggampangna pikeun nempo dina widang fashion - baju, hairstyles, jsb Dina jaringan fashion, urang bisa nangkep ujung kisi lamun dua urang perhatikeun outfits silih. Di pusat kota, unggal jalma tiasa ningali langkung ti 1000 jalma unggal dinten - di jalan, di subway, di réstoran rame, jsb. Di padesaan, sabalikna, unggal jalma ngan ukur tiasa ningali sababaraha belasan. batur. Dumasarkeun kana ngan bédana ieu, kota téh bisa ngarojong leuwih tren fashion. Sareng ngan ukur tren anu paling pikaresepeun — anu ngagaduhan tingkat transmisi anu paling luhur-bakal tiasa kéngingkeun tapak di luar kota.

Urang condong mikir yén lamun hiji gagasan téh alus, éta antukna bakal ngahontal dulur, sarta lamun hiji gagasan goréng, éta bakal leungit. Tangtosna, ieu leres dina kasus anu ekstrim, tapi di antawisna aya seueur ide sareng prakték anu ngan ukur tiasa viral dina jaringan anu tangtu. Ieu sabenerna endah.

Henteu ngan ukur kota

Kami ningali dampak di dieu dénsitas jaringan. Didefinisikeun pikeun sakumpulan titik anu dipasihkeun salaku angka iga sabenerna, dibagi ku angka edges poténsial. Hartina, persentase kamungkinan sambungan anu sabenerna aya.

Janten, urang parantos ningali yén kapadetan jaringan di pusat kota langkung luhur tibatan di padésan. Tapi kota sanés hiji-hijina tempat dimana urang mendakan jaringan anu padet.

Hiji conto metot nyaéta sakola sekundér. Contona, pikeun wewengkon husus, urang ngabandingkeun jaringan nu aya diantara barudak sakola jeung jaringan nu aya diantara kolotna. Wewengkon géografis anu sami sareng populasi anu sami, tapi hiji jaringan sababaraha kali langkung padet tibatan anu sanés. Éta kituna teu heran fashion jeung linguistik tren nyebar leuwih gancang diantara rumaja.

Kitu ogé, jaringan elit condong jadi loba denser ti jaringan non-elit - hiji kanyataan kuring nyangka underappreciated (jalma anu populér atawa boga pangaruh méakkeun leuwih waktos jaringan sahingga boga leuwih "tatanggana" ti jalma biasa). Dumasar kana simulasi di luhur, urang ngarepkeun yén jaringan elit bakal ngadukung sababaraha bentuk budaya anu henteu tiasa dirojong ku mainstream, ngan ukur dumasar kana hukum matematika tingkat rata-rata jaringan. Kuring ninggalkeun anjeun speculate ngeunaan naon ieu bentuk budaya bisa jadi.

Tungtungna, urang bisa nerapkeun gagasan ieu ka Internet ku modeling salaku badag tur padet pisan kota. Henteu heran yén seueur jinis budaya anyar anu mekar sacara online anu ngan saukur teu tiasa dirojong dina jaringan spasial murni: hobi niche, standar desain anu langkung saé, kasadaran anu langkung ageung kana ketidakadilan, jsb. Sareng sanés ngan ukur hal anu saé. Sapertos kota-kota awal mangrupikeun tempat panyebaran panyakit anu henteu tiasa nyebarkeun dina kapadetan penduduk anu rendah, maka Internét mangrupikeun tempat beternak pikeun bentuk budaya anu ganas sapertos clickbait, warta palsu, sareng nyegerkeun amarah buatan.

Pangaweruh

"Ngagaduhan ahli anu pas dina waktos anu pas sering mangrupikeun sumber anu paling berharga pikeun ngarengsekeun masalah kreatif." - Michael Nielsen, Inventing Papanggihan

Urang mindeng mikir kapanggihna atawa penemuan salaku prosés anu lumangsung dina pikiran hiji genius tunggal. Anjeunna diserang ku kilat inspirasi sareng - Eureka! - ujug-ujug urang gaduh cara anyar pikeun ngukur volume. Atawa persamaan gravitasi. Atawa bohlam lampu.

Tapi lamun urang nyandak sudut pandang hiji panemu tunggal dina momen kapanggihna, teras urang nempo fenomena ti titik hiji titik of view. Bari eta bakal leuwih bener napsirkeun penemuan salaku jaringan fenomena.

Jaringan penting sahenteuna dina dua cara. Kahiji, gagasan-gagasan nu geus aya kudu tembus kana kasadaran panemu. Ieu tanda petik tina artikel anyar, bagian bibliografi buku anyar - raksasa dina taktak Newton nangtung. Bréh, jaringan mangrupa kritik pikeun balikna gagasan anyar tonggong di dunya; hiji penemuan anu teu sumebar boro patut disebut "penemuan" pisan. Ku kituna, pikeun duanana alesan ieu, ngajadikeun rasa model penemuan-atawa, leuwih lega, tumuwuhna pangaweruh-salaku prosés difusi.

Sakedap, kuring bakal nampilkeun simulasi kasar kumaha pangaweruh tiasa nyebarkeun sareng tumuwuh dina jaringan. Tapi mimitina kuring kudu ngajelaskeun.

Dina awal simulasi, aya opat ahli dina unggal kuadran grid, disusun saperti kieu:

Ahli 1 ngagaduhan versi ideu anu munggaran - hayu urang sebut ideu 1.0. Ahli 2 nyaéta jalma anu terang kumaha ngarobah Ide 1.0 kana Ide 2.0. Ahli 3 terang kumaha cara ngarobih Ide 2.0 kana Ide 3.0. Tungtungna, ahli kaopat terang kumaha carana nempatkeun némpél dina Gagasan 4.0.

Ieu sami sareng téknik sapertos origami, dimana téknik dikembangkeun sareng digabungkeun sareng téknik sanés pikeun nyiptakeun desain anu langkung narik. Atawa bisa jadi hiji widang pangaweruh, kawas fisika, nu karya nu leuwih anyar diwangun dina karya dasar tina miheulaan.

Titik tina simulasi ieu urang peryogi sadayana opat ahli pikeun nyumbang kana versi ahir gagasan. Sarta dina unggal tahapan gagasan kudu dibawa ka perhatian ahli luyu.

Sababaraha caveats. Aya loba asumsi unrealistic disandikeun kana simulasi nu. Ieu ngan sababaraha di antarana:

1. Hal ieu dianggap yén gagasan teu bisa disimpen jeung dikirimkeun iwal ti jalma ka jalma (ie, euweuh buku atawa média).
2. Hal ieu dianggap yén aya ahli permanén dina populasi anu bisa ngahasilkeun gagasan, sanajan kanyataanana loba faktor acak mangaruhan lumangsungna hiji kapanggihna atawa penemuan.
3. Sadaya opat vérsi ideu ngagunakeun set parameter SIS anu sami (laju baud, persentase kekebalan, jsb.), sanaos sigana langkung realistis ngagunakeun parameter anu béda pikeun unggal versi (1.0, 2.0, jsb.)
4. Hal ieu dianggap yén gagasan N + 1 salawasna lengkep displaces gagasan N, sanajan dina praktekna mindeng duanana versi heubeul jeung anyar medar sakaligus, kalawan euweuh juara jelas.

… sareng seueur anu sanésna.

Diskusi

Ieu model ridiculously disederhanakeun kumaha pangaweruh sabenerna tumuwuh. Aya seueur detil penting anu tinggaleun di luar modél (tingali di luhur). Sanajan kitu, eta ngarebut hakekat penting tina prosés. Ku kituna urang tiasa, kalawan reservations, ngobrol ngeunaan tumuwuhna pangaweruh ngagunakeun pangaweruh urang ngeunaan difusi.

Khususna, modél difusi nyayogikeun wawasan kumaha ngagancangkeun prosés: Peryogi ngagampangkeun pertukaran ide antara titik ahli. Ieu tiasa hartosna ngabersihan jaringan tina titik paéh anu ngahalangan difusi. Atanapi tiasa hartosna nempatkeun sadaya ahli dina kota atanapi klaster kalayan kapadetan jaringan anu luhur dimana ideu sumebar gancang. Atawa ngan kumpulkeun aranjeunna dina hiji kamar:

Janten ... éta sadayana anu kuring tiasa nyarios ngeunaan difusi.

Tapi kuring gaduh hiji pamikiran anu terakhir, sareng éta penting pisan. Ieu ngeunaan tumuwuhnajeung stagnation) pangaweruh dina komunitas ilmiah. Gagasan ieu béda dina nada sareng eusi tina naon waé di luhur, tapi kuring ngarepkeun anjeun ngahampura kuring.

Ngeunaan jaringan ilmiah

Ilustrasi nunjukkeun salah sahiji puteran eupan balik positip anu paling penting di dunya (sareng parantos lami sapertos kieu):

Kamajuan luhur siklus (K ⟶ T) cukup basajan: urang ngagunakeun pangaweruh anyar pikeun ngembangkeun parabot anyar. Contona, pamahaman fisika semikonduktor ngamungkinkeun urang pikeun ngawangun komputer.

Sanajan kitu, move handap merlukeun sababaraha katerangan. Kumaha kamekaran téknologi nyababkeun kanaékan pangaweruh?

Salah sahiji cara-panginten anu paling langsung-nyaéta nalika téknologi anyar masihan urang cara anyar pikeun nganggap dunya. Contona, mikroskop pangalusna ngidinan Anjeun pikeun néangan deeper jero sél, nyadiakeun wawasan biologi molekular. Pelacak GPS nunjukkeun kumaha gerak sato. Sonar ngidinan Anjeun pikeun ngajajah sagara. Teras salajengna.

Ieu undoubtedly mékanisme vital, tapi aya sahanteuna dua jalur séjén tina téhnologi pikeun pangaweruh. Éta panginten henteu saderhana, tapi kuring pikir aranjeunna penting pisan:

kahiji. Téknologi ngakibatkeun kaayaanana ékonomi (nyaéta kabeungharan), anu ngamungkinkeun langkung seueur jalma kalibet dina produksi pangaweruh.

Lamun 90% tina populasi nagara anjeun geus kalibet dina tatanén, sarta 10% sésana kalibet dina sababaraha bentuk dagang (atawa perang), mangka jalma boga pisan saeutik waktu bébas mikir ngeunaan hukum alam. Meureun ieu sababna di jaman baheula elmu utamana diwanohkeun ku barudak ti kulawarga beunghar.

Amérika Sarikat ngahasilkeun leuwih ti 50 Ph.D.s unggal taun. Gantina jalma anu badé damel di pabrik dina yuswa 000 (atanapi langkung lami), mahasiswa pascasarjana kedah dibiayaan dugi ka umur 18 atanapi panginten 30-najan éta henteu écés naha karyana bakal ngagaduhan dampak ékonomi anu nyata. Tapi perlu pikeun jalma pikeun ngahontal forefront tina disiplin dirina, utamana dina widang kompléks kayaning fisika atawa biologi.

Kanyataanna nyaéta tina sudut pandang sistem, spesialis mahal. Sareng sumber utama kabeungharan umum anu ngabiayaan spesialis ieu nyaéta téknologi anyar: bajak ngasubsidi pulpén.

kadua. Téknologi anyar, khususna dina widang perjalanan sareng komunikasi, ngarobih struktur jaringan sosial dimana pangaweruh tumbuh. Khususna, éta ngamungkinkeun para ahli sareng spesialis pikeun berinteraksi langkung raket.

Pamanggihan anu kasohor di dieu kalebet mesin cetak, kapal uap sareng karéta api (ngagampangkeun perjalanan sareng/atanapi ngirim surat dina jarak anu jauh), telepon, kapal terbang, sareng Internét. Sakabéh téknologi ieu nyumbang kana ngaronjatna kapadetan jaringan, utamana dina komunitas husus (dimana ampir sakabéh tumuwuhna pangaweruh lumangsung). Contona, jaringan korespondensi anu muncul di kalangan ilmuwan Éropa dina ahir Abad Pertengahan, atawa cara fisikawan modern ngagunakeun arXiv.

Pamustunganana, duanana jalur ieu sami. Duanana ningkatkeun dénsitas jaringan spesialis, anu dina gilirannana ngabalukarkeun kanaékan pangaweruh:

Mangtaun-taun kuring rada nolak pendidikan tinggi. stint pondok abdi di sakola pascasarjana ditinggalkeun rasa goréng dina sungut abdi. Tapi ayeuna kuring ningali deui sareng mikir (salain tina sagala masalah pribadi), kuring kedah nyimpulkeun yén paguron luhur kénéh pisan penting.

Jaringan sosial akademik (contona, komunitas panalungtikan) mangrupikeun salah sahiji struktur anu paling maju sareng berharga anu diciptakeun ku peradaban urang. Nowhere geus kami akumulasi konsentrasi gede spesialis fokus kana produksi pangaweruh. Teu aya jalma anu ngembangkeun kamampuan anu langkung ageung pikeun ngartos sareng ngritik ideu masing-masing. Éta mangrupikeun jantung kamajuan. Dina jaringan ieu seuneu pencerahan paling kuat.

Tapi urang teu bisa nyandak kamajuan for teu dibales. Lamun krisis irreproducibility percobaan sareng upami éta ngajarkeun urang naon waé, éta élmu tiasa gaduh masalah sistemik. Ieu mangrupikeun jinis degradasi jaringan.

Anggap urang ngabedakeun antara dua cara ngalakukeun elmu: elmu nyata и karirisme. Élmu nyata nyaéta prakték anu dipercaya ngahasilkeun pangaweruh. Hal ieu didorong ku rasa panasaran sareng dicirikeun ku kajujuran (Feynman: "Anjeun ningali, kuring ngan ukur kedah ngartos dunya"). Karirisme, sabalikna, didorong ku ambisi profésional sareng dicirikeun ku maén politik sareng potong kompas ilmiah. Ieu bisa kasampak sarta meta kawas elmu, tapi teu ngahasilkeun pangaweruh anu bisa dipercaya.

(Sumuhun, ieu dikotomi exaggerated. Ngan percobaan pamikiran. Tong nyalahkeun kuring).

Kanyataan yén nalika careerists nyandak up spasi dina komunitas panalungtikan nyata, aranjeunna ngaruksak karya. Aranjeunna narékahan pikeun ngamajukeun diri bari sesa komunitas nyobian mangtaun sareng ngabagi pangaweruh anyar. Gantina striving pikeun kajelasan, careerists ngahesekeun jeung ngalieurkeun sagalana dina urutan ka disada leuwih impressive. Aranjeunna kalibet dina (sakumaha Harry Frankfurt bakal nyebutkeun) omong kosong ilmiah. Sareng ku kituna urang tiasa ngamodelkeun aranjeunna salaku titik paéh, teu tahan kana pertukaran inpormasi anu dipikabutuh pikeun kamekaran pangaweruh:

Panginten modél anu pangsaéna nyaéta dimana titik-titik careerist henteu ngan ukur tahan kana pangaweruh, tapi sacara aktip nyebarkeun. pangaweruh palsu. Pangaweruh palsu tiasa kalebet hasil anu teu penting anu pentingna sacara artifisial inflated, atanapi hasil anu leres-leres palsu anu timbul tina manipulasi atanapi data anu didamel.

Henteu masalah kumaha urang model aranjeunna, careerists pasti bisa nyekek komunitas ilmiah urang.

Éta sapertos réaksi ranté nuklir anu urang peryogikeun pisan - urang peryogi ledakan pangaweruh - ngan U-235 anu diperkaya urang gaduh seueur teuing isotop non-réaktif U-238 di jerona, anu nyegah réaksi ranté.

Tangtosna, teu aya bédana anu jelas antara ahli karir sareng élmuwan nyata. Masing-masing urang ngagaduhan sakedik karir anu disumputkeun dina diri urang. Patarosan na sabaraha lila jaringan bisa lepas saméméh sosialisasi pangaweruh fades.

Oh, anjeun baca nepi ka ahir. Hatur nuhun pikeun maca.

Lisénsi

CC0 Sadaya hak teu ditangtayungan. Anjeun tiasa nganggo karya ieu sakumaha nu katingali pas :).

Ngahaturkeun

• Kevin Kwok и Nicky Kasus pikeun komentar wijaksana sarta bongbolongan kana sagala rupa versi draf.
• Nick Barr - pikeun rojongan moral sapanjang sakabéh prosés jeung eupan balik paling mantuan dina karya abdi.
• Keith A. pikeun nunjuk kaluar ka kuring fenomena percolation jeung bangbarung percolation.
• Geoff Lonsdale pikeun link ka ieu karangan, nu (sanajan loba shortcomings na) éta impetus utama pikeun gawé dina pos ieu.

Sampel Karangan Interaktif

• Sadaya karya Nicky Case, esp. "Pasemon ngeunaan Polygons" (kalawan Vi Hart) jeung "Ngamekarkeun sora sora hadé". Ieu bar luhur pikeun naon karangan interaktif tiasa.
• nyulingan.pub: Katerangan interaktif kualitas luhur anu luar biasa ngeunaan pembelajaran mesin.
• Karya klasik ku Bret Victor "Naek Turun Tangga Abstraksi". Abdi henteu saé pisan dina naék tangga, tapi sok aya hiji deui cobian.

sumber: www.habr.com