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复杂性科学研究中常见分布律及数据拟合方法: 热度 5 supermac 2012-8-12 15:46; 以前总结的复杂网络和人类动力学研究中常见的分布律及拟合方法，挂在博客上方便取用，也欢迎各位同行指教！目录：基本术语英汉对照常见的分布律 l 正态 / 高斯分布 Normal distribution / Gaussian distribution l 对数正态分布 Log-normal distribution l 指数 / 负指数分布 Exponential distribution / Negative exponential distribution l 泊松分布 Poisson distribution l 幂律分布 Power law distribution l 指数截断的幂律分布 Power law with exponential cutoff l 截断幂律 Truncated power law l 广延指数分布 Stretched exponential distribution l 漂移幂律 Shifted power law 数据拟合与参数估计（7步）重要参考文献常见分布律及数据拟合总结.docx; 个人分类: 科研资料|13233 次阅读|11 个评论

人类行为的时空标度规律和动力学模型研究综述: supermac 2011-6-14 11:28; 人类行为是一种纷繁复杂的现象，过去，当通信运营商需要估计移动通信中占线的电话数量并优化资源配置、交通部门想要模拟交通流量的模式或事故发生频率、以及网络和街区零售业意欲改进仓储和服务设置时，人们往往用齐次泊松过程来描述这些问题。而 2005 年 Barabasi 发表在 Nature 上的一篇文章却显示人类行为的时间规律具有高度的非均匀性：在非常长的时间内可能了无一事，而这些长长的空白与空白之间则被阵发的密集活动所填充。 Barabasi 等人的工作开创了“人类动力学”的新研究方向。尽管这个方向问世时间很短，但是由于其理论和应用上的双重价值，很快就吸引了数学、系统科学、统计力学和非线性科学等领域科学家的大量关注，对现实生活、工作中人类活动的大量定量研究成果不断面世，如商业交易、网页浏览、电影点播、在线游戏、手机短信、邮件通信等，均得到了人类行为发生的间隔时间服从幂律分布的结论，且幂指数大多分布在 1 至 3 之间。随着时间的推进，人类动力学研究不断向着多元化方向发展。各个领域学者关注的方向不再仅仅局限在人类行为的时间规律上，而是扩展到了空间规律，特别是人类的迁移规律上；研究的角度也从个体行为层面扩展到了宏观的组织行为层面和微观的生理现象层面，更加关注人作为一个复杂系统其内部各个要素之间的联系以及系统与外部环境的相互作用和影响。更重要的是，在实证研究的基础上进行了大量的理论分析，提出了多种模型来解释这种非泊松统计特征出现的原因。去年，笔者对人类动力学研究的最新成果进行了综述。在此之前，已有一些有代表性的综述发表，如汪秉宏老师等的《人类行为的动力学与统计力学研究》、周涛老师等的《TOWARDS THE UNDERSTANDING OF HUMAN DYNAMICS》、韩筱璞博士等的《人类行为动力学研究》等等，相比各位专家的高屋建瓴，我们综述的特点是基础、细致且全面，适合初次接触人类动力学研究的科研工作者。文章不仅介绍了其它综述不曾或极少涉及的基本分布律，而且全面总结了人类行为在时间和空间上的分布规律，然后介绍了具有代表性的几类数学模型，比较了其各自的优缺点，最后对人类动力学研究的发展做出展望。文章发表在《复杂系统与复杂性科学》2011年2期，希望能为人类动力学研究的推广做出力所能及的贡献，也欢迎各位老师批评指正。由于文章篇幅较长，这里仅附摘要和大纲。人类行为动力学研究综述樊超郭进利韩筱璞汪秉宏摘要：大量统计结果显示人类的重复性行为具有高度非均匀性。本文介绍了人类动力学研究中的基本概念并对近年来的主要实证结果和理论模型进行归纳，总结了人类在通信、访问网络、工作和自身生理特征四个方面表现出的时间标度特征和在迁移活动中表现出的空间标度特征，发现人类行为中的一些普遍规律，并概述了产生重尾的动力学机制，包括基于优先权决策的排队系统、兴趣行为以及非齐次泊松过程等等，最后对未来的研究工作提出一些展望。关键字：人类动力学，时空标度规律，时间间隔分布，重尾，幂律通信作者：郭进利，联系方式： phd5816@163.com 1, 引言 2, 人类动力学研究中涉及到的分布规律 3, 人类行为的时间标度规律 3.1, 人类通信模式 3.2, 计算机网络使用模式 3.3, 人与社会环境的交互模式 3.4, 人自身的生理活动模式 3.5 ，人类行为的特征小结 4, 人类行为的空间标度规律 5, 产生重尾的人类行为的动力学机制 5.1, 基于优先权决策的排队模型 5.2, 截止时间的影响 5.3, 基于兴趣的模型 6, 总结与展望; 个人分类: 成果交流|7110 次阅读|0 个评论

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