随机网络上的交互模型：从社会网络到机场网络

社会运动、大脑中的神经元甚至工业供应商，最好描述为在具有基本交互规则的网络上演化的智能体。在这些真实系统中，智能体间的连接性对应于与系统噪声相关的临界态。新观点认为，连接性因两种相反趋势而自我调节：一方面，当网络连接性较小时信息渗透更好，但所有智能体迅速趋于同一状态且动力学停止；另一方面，当智能体连接性较大时，节点状态（个人的意见、神经元的状态等）趋于冻结：智能体总能在邻居中找到少数派支持其状态。本文引入的模型抓住了这一本质特征，显示出在某一临界连接性处两种趋势间的明显转变。取决于噪声，系统动力学只能发生在精确的临界连接性上，因为偏离该临界点系统保持静态相。当噪声极小时，临界连接性变得极大，从而得到高度连接的网络，如机场网络和互联网。该模型可作为理解网络上智能体演化的起点。