关键词：复杂系统，动力学分析，成对相互作用，因果推断



论文标题：Unifying pairwise interactions in complex dynamics
论文来源：Nature Computational Science
斑图链接：https://pattern.swarma.org/paper/6c69486a-5bf9-11ee-b346-0242ac17000d
原文链接：https://www.nature.com/articles/s43588-023-00519-x

科学家们已经开发了数百种用于测量复杂系统中两个过程之间相互作用的技术，但这些计算方法——从相关系数到因果推断方法——以不同的方式定义和表述相互作用，使用不同的量化理论，彼此之间基本没有联系。

文章介绍了一种包含237种成对相互作用统计量的大型组装库，并评估它们在来自各种真实世界和模型生成系统的1,053个多变量时间序列上的行为。该分析突显关于相互作用的不同数学公式之间的共性，为丰富的跨学科文献提供了统一图像。

图1. 根据它们在超过1,000个MTS上的行为，可以将用于测量时间序列之间成对相互作用的统计信息组织成14个模块，为跨学科科学文献提供了一种直观的、数据驱动的组织方式。


然后，通过三个真实案例研究，作者展示了同时利用多种方法可以发现最适合解决特定问题的方法，从而有助于理解驱动成功性能的成对依赖的量化公式。研究结果和相应的软件使得可以利用数十年来多样化的方法论贡献，让全面分析时间序列之间的相互作用成为可能。

图2. 全面的SPIs库可用于准确分类和理解人类运动和神经活动数据集之间的差异。



编译｜董佳欣
 

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