文摘
现实世界的网络通常由数以百万计的异构交互的元素在多个时间尺度和长度尺度。统计物理和控制理论等领域的贡献不同的角度来理解,建模和控制这些系统。为了解决实际系统,这些字段之间的交互和集成的异构性等新范式和多级表示将是必要的。它可能会扩大从统计物理模型集成反馈(正面和负面)的概念和控制理论公式扩展到更多的介观分析超过平均水平的自由度的集合。也有必要整合理论模型,机器学习和数据驱动的控制方法。我们回顾最近的进展和识别机会帮助提前了解和控制振荡器网络和社会网络的实际系统生物技术网络。
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D’索萨,智慧化,di Bernardo, M。&Liu, YY. Controlling complex networks with complex nodes.Nat phy牧师5,250 - 262 (2023)。https://doi.org/10.1038/s42254 - 023 - 00566 - 3
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DOI:https://doi.org/10.1038/s42254 - 023 - 00566 - 3
