东京理工学院的科学家们发现了网络中的连接如何影响他们的行为的一些新方面。通常，具有许多连接的网络元素会产生比其他元素更复杂的活动，但是如果连接过于强大，这种效果就会逆转。相比之下，在神经元这样的情况下，它们的行为似乎是随机的，而连通性可以产生更有规律、更可预测的模式。科学家们长期以来一直使用荧光显微镜来识别钙钛矿太阳能电池表面上降低效率的位置。但是，要确定造成大只500彩票登录热量损失的缺陷的位置，研究人员需要对胶片的真实晶粒结构进行成像。

 

我们经常可以找到这样的例子:与那些拥有较少人际关系的人相比，那些拥有很多人际关系的人——无论是社会关系还是职业关系——更倾向于有一个相当动荡和不可预测的日常生活，而那些人际关系较少的人通常遵循更有规律的日常生活。这种差异在比较特定的个人或社区时尤其明显，例如高级管理人员与操作人员，或者居住在大都市的人与居住在农村的人。

 

这可以扩展到由相互作用的元素组成的自然和工程网络——从神经元到耦合振荡器和无线终端——其中“节点”(连接交织的网络元素)有更多的连接，往往有更丰富的动态(活动随时间展开)。理解一个系统中错综复杂的网络可以让我们对这个系统有一个整体的认识，这对生物学和工程学都很有用。

 

在IEEE Access杂志上发表的一项研究中，日本和意大利的研究人员使用理论和实验方法研究了各种自然和工程系统中的网络动力学。这证明了量子计算机所预期的性能提升中的一小部分，但是使用现有电子行业的硬件来实现，利用这些大只500下载安卓版的自然行为来解决实际问题将为下一个计算时代的发展提供一个非常引人注目的替代方案。”这项研究是东京理工学院(东京理工学院)的科学家与意大利卡塔尼亚、巴勒莫和特伦托大学合作的结果，部分资金来自世界研究中心计划。

 

研究团队首先分析了纯数学场景。首先，他们模拟了基本的星形网络，其中大多数节点(称为“叶子”)与中心节点(称为“中心”)只有一个连接;每个节点由一个所谓的罗斯勒系统组成，这是一个优雅的方程组，能够产生相当复杂的行为。很明显，这些网络中的集线器几乎总是表现出比叶子更复杂的行为，因为它们同时受到许多不同节点的影响。但是，如果节点之间的连接太强，它们的输出就会变得僵硬地绑定在一起，这种关系就会消失，而如果节点之间的连接太弱，这种效果就会消失。

 

有趣的是，这种现象也出现在由电子振荡器组成的物理网络中，这些振荡器通过电阻相互连接(图1)。“注意到中心节点和叶节点的行为差异是多么强烈，这是相当令人惊讶的，”Assoc解释说。这些概念将被应用于解决物联网领域的传感问题。

 

人们可以善于隐藏压力，而我们并不孤单。太阳能大只500苹果版电池具有相同的才能。对于太阳能电池而言，其微观晶体结构内的物理应变会通过实质上“损失”能量（如热量）而中断其核心功能（将阳光转化为电能）。为了更深入地研究这一现象，研究人员对包含更多节点和更复杂连接模式的更复杂网络进行了进一步的数值模拟。他们发现，这种关系通常也适用于这样的系统，除非个别连接过于强大，在这种情况下，这种趋势甚至会翻转，导致连接较少的节点表现出更复杂的活动。这种倒置的原因还不清楚，但可以想象为高度连接的节点“瘫痪”，其余的“接管”(图2)。“关于网络的结构和动态是如何相互联系的，即使是在简单的情况下，仍然有很多需要澄清的地方，”Assoc说。来自卡塔尼亚大学的Mattia Frasca教授。

 

然后，科学家们继续研究最复杂的一种自然网络:由神经元构成的网络。与数学或工程系统不同，孤立的活神经元是相当不可预测的，因为它们经常受到随机或“噪音”的影响。通过模拟和测量分析活神经元的活动，研究人员发现，更强的连通性可以帮助它们减少这种噪音，并表达出更结构化的模式，最终使它们“有效地”工作。“早期关于大脑功能的研究表明，大脑皮层区域之间存在类似的关系。我们认为更好地理解这些现象也可以帮助我们改善脑-机接口。