導語
2025年世界氣象日主題“攜手縮小早期預警差距”直擊全球氣候治理的核心挑戰(zhàn)——從極端天氣到生態(tài)突變，我們正在直視復雜系統(tǒng)的臨界轉變對人類生存的威脅。傳統(tǒng)預警方法依賴于臨界慢化等物理指標，但在高維異質網絡中常因靈敏度不足或普適性受限而失效；而系統(tǒng)崩潰后的恢復更因滯后效應陷入“不可逆陷阱”，傳統(tǒng)調控策略難以突破穩(wěn)態(tài)切換的能壘。本次分享聚焦兩大核心命題：如何利用數(shù)據(jù)驅動方法突破臨界點預測的瓶頸？如何設計智能調控策略引導系統(tǒng)回歸理想穩(wěn)態(tài)？
第六期由同濟大學物理系博士生劉子嘉、上海自主智能無人系統(tǒng)科學中心博士生秦佳杰分別分享第一部分“基于節(jié)點狀態(tài)時間序列的早期臨界點識別與預警”，闡釋臨界點預測的方法論，特別是數(shù)據(jù)驅動的前沿突破方法；與第二部分“調控系統(tǒng)使其在期望的穩(wěn)態(tài)”，介紹兩步恢復方案如何干預系統(tǒng)使其恢復功能。本次分享將共同探索預測與干預復雜系統(tǒng)突變的全新方法論體系。讀書會將于4月19日（本周六）9:30-11:30進行，歡迎感興趣的朋友參與討論交流！
分享內容簡介
Part 1 基于節(jié)點狀態(tài)時間序列的早期臨界點識別與預警
許多自然和人為的復雜系統(tǒng)都會出現(xiàn)臨界轉變，即環(huán)境條件的緩慢變化引發(fā)系統(tǒng)的突變。這種突變可能帶來災難性后果，例如系統(tǒng)性金融風險、大面積停電、生態(tài)系統(tǒng)崩潰等。因此，在系統(tǒng)發(fā)生突變之前對臨界點進行定量預測至關重要。
本次分享將首先介紹臨界點附近節(jié)點狀態(tài)演化的特征以及利用這些特征和指標進行分析的傳統(tǒng)方法，接著將重點介紹適用性更廣且預測效果更好的現(xiàn)代機器學習方法：包括利用CNN、LSTM的分類模型，對系統(tǒng)進行定量模擬的儲藏池模型以及GRU、GNN神經網絡相結合的早期預警模型等等。
Part 2 調控系統(tǒng)使其在期望的穩(wěn)態(tài)
復雜的網絡系統(tǒng)經常在理想和不理想的狀態(tài)之間經歷突然的動態(tài)轉變，這通常是由節(jié)點或連接的移除、連接強度的減弱等拓撲擾動引起的。由于滯后現(xiàn)象，恢復丟失的節(jié)點或連接或加強減弱的相互作用，并不能保證自發(fā)恢復到理想的功能狀態(tài)。本部分將著重介紹以色列巴依蘭大學Baruch Barzel團隊開發(fā)的兩步恢復方案，探索其如何通過調控崩潰網絡中的部分節(jié)點來恢復系統(tǒng)功能。
分享內容大綱
Part 1 基于節(jié)點狀態(tài)時間序列的早期臨界點識別與預警
臨界點附近節(jié)點狀態(tài)演化的特征
利用臨界慢化等指標的傳統(tǒng)方法
適用性更廣、預測效果更好的現(xiàn)代機器學習方法
Part 2 調控系統(tǒng)使其在期望的穩(wěn)態(tài)
兩步恢復方案（two-step recovery scheme）
系統(tǒng)調控策略的局限性
主要涉及到的知識概念
Part 1 基于節(jié)點狀態(tài)時間序列的早期臨界點識別與預警
動力系統(tǒng)與臨界點，Dynamical Systems and Critical Points
臨界慢化現(xiàn)象，Critical Slowing Down Phenomenon
神經網絡，Neural Networks
Part 2 調控系統(tǒng)使其在期望的穩(wěn)態(tài)
網絡調控，Network Regulation
吸引域，Basin of Attraction
平均場近似，Mean Field Approximation
講者介紹
劉子嘉，同濟大學物理系博士生，導師為嚴鋼教授。博士期間的主要研究方向為數(shù)據(jù)驅動的復雜網絡動力系統(tǒng)臨界預測，開發(fā)了早期定量預測復雜系統(tǒng)中臨界點的方法框架，且成功預測了真實非洲植被生態(tài)系統(tǒng)中森林向稀樹草原的臨界轉變，相關研究成果發(fā)表在Physical Review X期刊上，并被Nature Physics等期刊和雜志撰文報道。其他研究方向涉及耦合網絡重構、圖數(shù)據(jù)擴充等等，相關成果發(fā)表在IEEE Transactions on Network Science and Engineering、Neural Information Processing Systems等期刊和會議上。目前的研究興趣主要為AI for Science、復雜系統(tǒng)和時間序列分析。
秦佳杰，同濟大學上海自主智能無人系統(tǒng)科學中心博士生，導師為嚴鋼教授。博士期間主要從事基于復雜網絡系統(tǒng)模型的知識發(fā)現(xiàn)，理論證明了度異質性較強的網絡更易重構，相關研究成果發(fā)表在Physical Review Letters上，并獲編輯推薦（Editors' Suggestion）和亮點報道（Featured in Physics）。目前的研究興趣在復雜系統(tǒng)臨界點的推斷與調控。
參考文獻
Part 1 基于節(jié)點狀態(tài)時間序列的早期臨界點識別與預警1. Z. Liu, X. Zhang, X. Ru, T. T. Gao, J. M. Moore, and G. Yan, Early predictor for the onset of critical transitions in networked dynamical systems, Phys. Rev. X 14, 031009 (2024). 2. M. Scheffer, S. Carpenter, J. A. Foley, C. Folke, and B. Walker, Catastrophic shifts in ecosystems, Nature (London) 413, 591 (2001). 3. T. M. Bury, R. Sujith, I. Pavithran, M. Scheffer, T. M. Lenton, M. Anand, and C.T. Bauch, Deep learning for early warning signals of tipping points, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 118, e2106140118 (2021). 4. M. He?ler and O. Kamps, Bayesian on-line anticipation of critical transitions, New J. Phys. 24, 063021 (2022). 5. H. Fan, L.-W. Kong, Y.-C. Lai, and X. Wang, Anticipating synchronization with machine learning, Phys. Rev. Res. 3, 023237 (2021). 6. M. Schr?der, M. Timme, and D. Witthaut, A universal order parameter for synchrony in networks of limit cycle oscillators, Chaos 27, 073119 (2017).
Part 2 調控系統(tǒng)使其在期望的穩(wěn)態(tài)1. Sanhedrai, H., Gao, J., Bashan, A. et al. Reviving a failed network through microscopic interventions. Nat. Phys. 18, 338–349 (2022). 2. Meena, C., Hens, C., Acharyya, S. et al. Emergent stability in complex network dynamics. Nat. Phys. 19, 1033–1042 (2023). 3. Jiang Junjie, Hastings Alan and Lai Ying-Cheng. Harnessing tipping points in complex ecological networks. J. R. Soc. Interface. 16, 20190345 (2019).
報名方式
直播信息
時間：2025年4月19日 周六 9:30-11:30
報名參與讀書會：
斑圖鏈接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/887?from=wechat
掃碼參與，加入群聊，獲取系列讀書會回看權限，加入復雜網絡動力學社區(qū)，與社區(qū)的一線科研工作者溝通交流，共同探索復雜網絡動力學這一前沿領域的發(fā)展。
復雜網絡動力學讀書會
集智俱樂部聯(lián)合合肥工業(yè)大學物理系教授李明、杭州師范大學阿里巴巴商學院教授劉潤然、同濟大學副教授張毅超、北京師范大學特聘副研究員史貴元與在讀博士生邱仲普、張章共同發(fā)起。本次讀書會將探討：同步相變的臨界性、如何普適地刻畫多穩(wěn)態(tài)與臨界點、如何識別并預測臨界轉變、如何通過局部干預來調控系統(tǒng)保持或回到期望穩(wěn)態(tài)、爆炸逾滲臨界行為的關鍵特征、不同類型的級聯(lián)過程對逾滲相變的影響有何異同、高階相互作用的影響能否等效為若干簡單機制的疊加、如何有效地促進人類個體間的合作等問題。
讀書會計劃從3月7日開始，每周五晚19:30-21:30進行，持續(xù)8-10周。誠摯邀請領域內研究者、尋求跨領域融合的研究者加入，共同探討。
詳情請見：
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