非马尔可夫多数投票模型

非马尔可夫动力学广泛存在于人类活动与社会网络中，并在包括事件间时间分布、时序网络中交互持续时间以及人类流动性等广泛过程中引发记忆效应与突发性。在此我们提出一种非马尔可夫多数投票模型（NMMV），在标准（马尔可夫）多数投票模型（SMV）中引入非马尔可夫效应。SMV 模型是研究观点动力学最简单的两态随机模型之一，并在临界噪声处呈现连续的序-无序相变。在 NMMV 模型中，我们假设一个智能体改变状态的概率不仅依赖于其邻居的多数状态，还依赖于其“年龄”，即该智能体处于当前状态的时长。NMMV 模型有两种机制：老化机制意味着智能体改变状态的概率随其年龄递减，而反老化机制中智能体改变状态的概率随其年龄递增。有趣的是，我们发现观测到序-无序相变的临界噪声是老化（反老化）过程速率 $\beta$ 的非单调函数。特别地，老化机制中的临界噪声作为 $\beta$ 的函数呈现极大值，而反老化机制中呈现极小值。这意味着老化/反老化动力学可延缓/提前相变，并且存在一个最优速率 $\beta$ 以使临界噪声值受到最大扰动。在异质平均场框架下获得的解析结果，通过在多种网络拓扑上的大量数值模拟得到验证。