人口是一个复杂系统,人口的迁移是复杂系统科学长期关注的一个典型问题.基于最近3次人口普查中的中国省际双边迁移数据进行复杂性探索研究.1)展示了中国区域人口迁移模式及演变;2)基于多边概率迁移模型,定量研究中国省际人口迁移的障碍.通过回归,揭示了影响区域流动障碍的基本要素,可以解释60％左右的迁移.其中地理距离、迁入迁出地的发展指数、迁入迁出地的房价等对中国区域迁移的影响较为显著.最后对中国5个热点迁入地北京、上海、广东、浙江、江苏进行了推力和拉力的全面分析,并讨论了其异同点.
重型卡车是城市货运系统的重要组成部分,研究城市重型卡车出行网络特征,对于城市货运系统规划和管理具有潜在的参考价值.本文对中国4个典型城市的重型卡车出行网络进行统计特征分析.使用从重型卡车GPS轨迹数据中提取的出行链数据,建立了重型卡车个体出行网络,进而合并为群体出行网络.在重型卡车个体出行网络方面,发现网络连边组成的出行模体具有明显的异质性特征,节点返回步长近似服从截尾幂律分布,点权近似服从齐普夫定律,网络节点数量具有亚线性增长特征;在重型卡车群体出行网络方面,发现点权近似服从幂律尾分布,边权近似服从幂律分布,出行距离近似服从指数分布,边权与点权、距离之间的关系近似服从社会引力定律.对这些统计特征的形成机制进行了分析,并对再现这些统计特征的理论模型研究、个体群体出行网络时变特征分析、货运系统多层相依复杂网络构建等问题进行了初步探讨.
鉴于图表示学习是一种将图结构转化为向量表示的方法,探讨了其在社交网络、生物网络、贸易网络和计算机网络等各个领域的应用情况;为了梳理图表示学习的发展历程,用全面的视角了解不同方法以及相关应用,综述了图嵌入和图神经网络这2类重要的图表示学习的研究进展;详细介绍了其中几个经典的算法;重点阐述了图表示学习在生化医疗领域的应用;深入讨论了图表示学习领域所面临的难点和挑战以及未来可能的研究方向.
对北京师范大学系统科学学院自2013年建院以来所发表的"复杂网络建模及分析"相关研究工作进行了综述;根据不同网络类型,从网络结构和动力学分析这2方面介绍了在复杂网络领域理论研究所取得的重要成果;总结了社会经济系统和地球系统中应用复杂网络分析的主要成果;对北京师范大学系统科学学院复杂网络研究的领域发展方向提出了建议.
基于《巴黎协定》中的自主贡献(intended nationally determined contributions)和全球盘点(global stocktake)机制,建立了带集体风险的多周期公共品博弈模型,应用子博弈精炼纳什均衡方法分析了当不同国家在禀赋、减排成本、气候风险等方面存在异质性时,能否及如何达成合作减排.研究发现,若所有国家气候风险的加权平均达到或者超过减排目标系数,则可以通过构造Grim策略使合作成为子博弈精炼纳什均衡,并且减排周期和国家数量的变化不会影响合作均衡的达成.
通过全面梳理各种诠释与界定"新经济"概念的相关研究,指出当前有关"新经济"的界定标准存在模糊性.针对这个问题,通过分析当前各类被广泛认定为"新经济"产业中生产关系形态的转变趋势发现,"新经济"与传统经济的关键区别在于生产关系层面,即"新经济"表现为一系列涉及深层次社会生产组织形态与社会关系方面的变化,这些变化主要呈现为"新经济"在生产关系层面出现的一系列新元素,根据这些元素的有无,可界定"新经济"产业,基于这些元素的发展程度进而提出一系列测度"新经济"的关键指标.
在执行精确时间内产生预期眼动的任务时,猕猴的反应时间呈现双峰分布.对这一现象,本文设计了包含大脑皮层的顶内沟外侧区(lateral intraparietal area,LIP)和辅助眼区(supplementary eye fields,SEF)、基底节(basal ganglia,BG)与上丘脑(superior colliculus,SC)在内的并行神经环路模型,通过计算模拟复现出双峰分布.本文探究了该分布的神经机制,发现SEF和LIP神经元群体之间的竞争过程导致了2个峰的出现,并且SEF脑区主要负责预期性眼动,主导了第1个峰的出现,LIP脑区主要负责由视觉刺激引发的反应性眼动,主导了第2个峰的出现.本文进一步地讨论了影响双峰分布形态的关键参数,从计算神经科学的角度探索了时间预期执行的过程.
基于神经影像的人脑连接组学研究表明,孤独症患者脑功能网络连接模式呈现异常特征.然而,以往研究主要集中在静态功能连接方面,孤独症患者脑功能网络连接模式的多样性及其异常特征仍有待进一步阐明.本研究采用45名6～10岁男性儿童(27名孤独症和18名正常发育儿童)的静息态功能磁共振影像,开展了全脑功能活动时间序列的本征微观态分析.研究发现,正常发育儿童与孤独症儿童的全脑自发功能活动均由6个活动模态所主导.每个主导模态具有不同的空间分布特征,并且对应于一种功能系统依赖的连接模式.相较于正常发育儿童,孤独症儿童在第一、第二以及第四主导模态上呈现功能连接的异常增强或者减弱,主要涉及视觉网络内连接,以及背侧注意网络与额顶网络、默认网络和视觉网络之间的连接.这些结果表明,孤独症儿童脑功能网络的异常连接模式存在多样性,为深入理解孤独症脑网络异常机制提供了新颖见解.
基于组合神经网络(LSTM-IPSO-BP)模型,研究中国碳排放强度的影响因素以及在未来人口数量和结构变动条件下中国碳排放强度的变化趋势.结果表明:1)中国未来人口数量的持续下降将会导致碳排放强度的增加,人口数量下降的速率与碳排放强度正相关;2)城镇化水平提高虽然会降低碳排放强度,但中国未来城镇化进程放缓会增加碳减排的压力;3)在现有各影响因素发展趋势下,特别是人口数量和结构变动的条件下,中国将难以在2030年前实现碳达峰,这也表明未来10年中国政府需要加大碳排放政策的调控力度.
扩散对于细胞内生物分子的运输至关重要,是各种生命过程的物理基础.由于细胞内部微环境的复杂性,其内部生物大分子的扩散呈现出异常扩散、空间异质性、各向异性等新奇动力学特性.然而,细胞内扩散动力学与胞内微环境空间维度之间的关系并不清楚.利用活细胞单分子荧光跟踪技术研究了细胞内量子点探针的扩散,定量分析了细胞内准二维扩散和丝状伪足内准一维扩散的动力学特征.研究发现相比于细胞内的准二维扩散,丝状伪足内的扩散速度更快,且扩散加速现象与丝状伪足的直径成反比,表明丝状伪足提供了一种更加有效的胞内物质运输途径.本研究不仅阐明了细胞内扩散动力学与胞内空间维度的关系,而且揭示了细胞通过亚细胞结构调控生物大分子运输的复杂机制.
通过探究玻璃态物质中原子结构的径向空间关联形式及对应的晶体相晶格结构,发现它们之间存在密切联系,这一特点通过数值模拟和实验所获得的玻璃材料都得到了很好的验证.相关结果表明,结构同源性同样存在于玻璃固体与其对应晶体相之间,进而提出了从同源性视角出发探讨非晶物理与材料学的问题,可为更深入地理解玻璃固体中的原子结构及其结构物性关系提供新的思路.
针对一类含有常数型状态约束的互联非线性系统,提出一种基于自适应动态规划(adaptive dynamic programming,ADP)的分散镇定方法.引入边界函数对原系统进行坐标变换,将状态约束系统转化为无约束系统.对转化后的系统构造独立子系统和改进的代价函数,将鲁棒分散镇定问题转化为最优调节问题.构建局部评判神经网络并采用策略迭代算法求解哈密顿-雅可比-贝尔曼(Hamilton-Jacobi-Bellman,HJB)方程,进而得到近似最优镇定律.通过李雅普诺夫稳定性理论证明了本文所提方法可使闭环互联系统和局部评判神经网络估计误差动态最终一致有界.数值仿真结果验证了所提出分散镇定方法的有效性.
本文旨在全面回顾统计物理学、复杂系统科学(如临界现象、网络理论、渗流、临界点分析和熵)以及机器学习等方法在复杂地球系统研究和应用方面的最新进展.这些方法的整合,为理解地球系统的动力学,提供了新的见解和视角.通过运用这些方法,可以更好地建模、分析地球系统中的相互关系和非线性效应,揭示系统的复杂行为和临界性质.
聚焦复杂系统:就涌现、因果以及因果涌现进行了定量描述;阐述了因果与涌现的联系;系统梳理了基于粗粒化和信息分解2种定量刻画因果涌现的方法,以及基于信息分解和神经信息压缩2种因果涌现辨识方法;详细介绍了各方法的基本原理、优缺点,以及相关应用等.基于粗粒化方法定义了因果涌现框架,其可应用于离散动力系统;利用信息分解方法求解时结果会依赖冗余信息;基于信息分解所提出的指标可识别数据中的因果涌现,且找到一个充分条件;基于数据驱动的神经信息压缩方法可扩展并应用于连续动力系统,并可自动提取不同层级的粗粒化函数,以及构建不同层级的动力学,还可识别不同类型动力学系统的因果涌现;改进现有方法并用于识别更为复杂的系统与学习自动化分组,解决通用动力学大模型等问题.
新冠疫情和俄乌冲突等突发事件使全球粮食贸易受到了严重冲击,粮食进口国如何采取适当措施应对粮食进口冲击,是控制粮食国际贸易风险的关键问题之一.本文参考2018年全球大米进出口贸易数据,构建了粮食国际贸易网络的演化博弈模型.通过模拟分析了进口国粮食贸易策略的关键参数"历史依赖度"对粮食进口冲击的影响.结果表明:过低的历史依赖度会导致贸易集中度较高,同时也会加大进口国受高强度冲击的概率;而过高的历史依赖度则会导致中度以上冲击的概率较大.因此,各进口国要控制粮食进口受冲击的风险,需要将历史依赖度保持在适当的水平.
介绍了什么是教育系统科学,强调其研究方式是以系统思维为指引的系统分析方法和以科学思维为指引的科学研究方法,其所解决的问题是教育的问题.在此基础上,讨论了教育需要系统科学的原因,即教育是一个多种类、多数量的主体通过其间丰富的联系构成的、具有很强整体性的系统.
随着测序数据的持续积累和单细胞转录组测序的广泛应用,超大规模转录组数据集的整合,为后基因组时代提供了新的机遇和挑战.其中,不同数据集具备的时空异质性和测序平台带来的系统误差导致的批次效应,对转录组分析的有效性产生了极大影响,干扰了真实的生物学差异的研究.本文介绍了转录组分析中批次效应的产生原因和检测方法,并对基于参数估计和非参数的矫正模型以及针对单细胞转录组的整合算法进行了总结.结合主流的分析方法,给出批次效应矫正的实践建议,为相关转录组研究的综合分析提供参考意见.
DNA宏条形码技术已成为环境DNA分析的常用手段,选择合适的引物并建立本地微条形码数据库,对于环境DNA结果的进一步探究十分重要.本文通过数字模拟PCR技术,对食草动物环境DNA研究中常用的3个微条形码进行比较,发现psbCL具有最高或略低于最高的覆盖度和分辨率,在环境DNA分析中推荐优先使用.利用psbCL建立了东北虎豹国家公园本地微条形码库,同时利用psbCL扩增梅花鹿粪便中的进食物种,以比较本地微条形码库和公共数据库在物种鉴别能力方面的差异.结果表明,本地数据库在属和种水平均提高了鉴别能力.因此,本研究推荐环境DNA分析中建立本地微条形码库,以提高研究的精度,本研究所建立的东北虎豹国家公园植物DNA微条形码数据库也将为未来高精度的环境DNA分析提供基础.
实验室是高校人才培养和科学研究的重要平台,实验室安全管理体系建设是实验室工作的重点.以北京师范大学生命科学学院为例,对实验室安全责任体系、安全管理制度、安全教育和准入、安全检查和整改机制、实验场所和安全设施管理、设备安全和共享管理、化学品安全和生物安全管理、废弃物管理等工作进行梳理,总结了高校生物类实验室安全管理体系的建设工作,旨在杜绝实验室安全事故,保障实验室安全运行.
Tau蛋白的异常聚集作为阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)发病机制的重要组成部分,一直以来是国内外的研究热点.自Tau蛋白聚集体具有种子效应这一现象被发现以来,Tau病理种子的形成、传播与抑制过程作为治疗AD疾病新的治疗方向被广泛研究,但具体的相关机制尚不明确.本文对目前Tau蛋白的复杂性、Tau病理种子的形成与传播、种子传播的免疫抑制方面的相关研究进行总结,阐述了Tau病理种子传播的可能机制,可为未来AD疾病的治疗提供新的方向.
