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最近刚买了kindle,第一本在上面读完的书便是这本,之前看过作者的另外一本叫《爆发》的书,作者艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西,对于网络的基本观点:“所有这些网络都不是随机的,都可以用同一个稳健而普适的架构来刻画。”

作者在这里称这种网络为“无尺度网络”,这种网络,我们可以理解为:互联网络,人际关系网络,电网,进而联系到人体中的细胞网络。
每个这中网络,都遵循下面一些规律:
– 真实网络是独自组织的。由数百万节点和链接的独立行动而形成的。
– 网络由无数个节点形成,每个节点只需要一个链接就可以使它和整个网络保持连接。
– 沿着网络中的链接,个体的行为很容易就会影响到数百万其他不同的节点。
– 虽然链接是完全随机放置的,但只要网络足够大,几乎所有节点都拥有差不多相同的链接数。
– 遵循幂律度分布的网络。
– 网络中大多数节点只有很少几个链接,它们通过少数几个高度连接的枢纽节点连接在一起。
– 在形状上,无尺度网络很像航空交通系统,很多小机场通过少数几个主要的交通枢纽连接在一起。

真实网络由两个定律支配着:生长机制和偏好连接。每个网络都是从一个小的核开始,通过添加新的节点而增长。然后,这些新节点在决定连向哪里时,会倾向选择那些拥有更多链接的节点。无尺度模型将生长机制和偏好连接结合在一起,首次解释了真实网络中观测到的无尺度幂律。

从现实生活中,我们可以从以下几个方面来了解无尺度网络,或者说无尺度网络在现实中解释了以下的一些事情:

人际关系网络:- 弱关系与强关系
所谓强弱关系,在人际关系种体现为“好朋友”和“朋友的朋友”。如果以“圈”来划分朋友的关系,强关系的朋友在你的最里面的圈子里。弱关系,体现为通过强关系而认识的朋友。
这里,无论是找工作、获取消息、开餐馆,还是传播新潮流,弱社会关系比我们所珍视的强社会关系更重要。弱关系在我们和外部世界互通消息方面发挥着至关重要的作用。在找工作的时候,我们的密友往往帮不上忙。因为他们和我们处在同一个圈子里,他们接触的信息和我们一样。为了获取新信息,我们必须使用弱关系。所以社会结构是一个个高度连接的簇,或者一个个紧密联系的朋友圈,圈子里的人都相互认识。少量的外部链接将这些圈子与外面的世界连在一起,使其不至于与世隔绝。

在各行各业中都有一小群特别善于交际的人,他们是社会中的连接者。
枢纽节点是指网络中少数连接度非常高的节点。例如,在人类社会中,枢纽节点是指少数认识的人非常多的连接者。在存在枢纽节点的网络中,网络的结构由枢纽节点支配,从而使网络呈现出小世界特性。
所以,一个网络的真正中心位置属于那些在多个大圈子里都有位置的节点。

互联网络:- 稳定性与扩散性
网络由不同的服务器和路由器组成,每个网页的链接可以理解为一个节点,每个节点只需要一个链接就可以使它和整个网络保持连接。
真实网络由两个定律支配着:生长机制和偏好连接。每个网络都是从一个小的核开始,通过添加新的节点而增长。然后,这些新节点在决定连向哪里时,会倾向选择那些拥有更多链接的节点。无尺度模型将生长机制和偏好连接结合在一起,首次解释了真实网络中观测到的无尺度幂律。如同网页的流行程度,各个节点与网页的链接越多,网页越为流行(google的搜索算法的重要观点)。
所以在网络种,生长机制让资历老的节点具有明显的优势,让它们拥有最多的链接。然而在竞争环境下,每个节点都具有一定的适应度。适应度是一种能力: 相对于身边的其他人,一个人结交朋友的能力; 相对于其他公司,一个公司吸引和保有客户的能力; 相对于其他有抱负的演员,一个演员被连接和记起的能力; 相对于数十亿其他竞争关注的网页,一个网页让我们每天访问它的能力。适应度越高的节点,得到的链接数会比适应度低的节点更快,从而超过之前的节点,拥有更多的链接。(google就yahoo,facebook就之前的各种社交网页,前者虽然出现时间晚,却因为有着更高的适应度,而更快的成为互联网的中心)。

网络不是处于从随机状态到有序状态的途中。网络也不是处于随机和混沌的边缘。相反,无尺度拓扑预示着,某种组织原则在网络形成过程的每个阶段都发挥着作用。

在越来越相互依存的通信系统领域,健壮性是专家们的终极目标。虽然系统组件的故障是难免的,但必须让系统保持高度的可用性。所以任何一个节点的崩溃,都很难造成这个网络的崩溃。破坏少数主要节点不足以让整个网络变成碎片,但是,将流量重定向到较小的节点造成的路由器级联失效,会造成网络的瘫痪。

如果骇客成功地攻击了互联网最大的一些枢纽节点,其潜在破坏可能是难以估量的。这并不是互联网协议的错误设计或缺陷所造成的。这种面对攻击的脆弱性是所有无尺度网络的固有属性。绝大多数级联事件都不是瞬间爆发的,故障可以在毫无察觉的情况下“潜伏”很长一段时间才开始爆发。

故障可以在毫无察觉的情况下“潜伏”很长一段时间才开始爆发。然而,尝试降低这些级联事件的发生频率会导致不可避免的结果,发生的级联反应将会有更大的破坏性。

网络的构造和结构是理解我们周围复杂世界的关键。拓扑结构的微小变化,即使只影响少数几个节点或边,也能打开隐藏的大门,让新的可能涌现出来。

人体网络-生物结构,细胞。

我们如果将人体网络理解成为一个大型的无尺度网络,每个细胞作为节点,血管,神经作为链接。每个细胞就像一个小网络,这些网络非常不均衡:少数几个分子参与了大多数反应——它们是新陈代谢网络的枢纽节点,而大多数分子只参与了一两个反应。
按照现在的医学理解,现有大多不可治疗的疾病并非单一细胞和器官造成。如果我们把病毒的传播试做信息的传播,传播率低于临界阈值,它很快就会消亡;如果传播率高于该阈值,该病毒将会呈指数增长,直到所有潜在接受者都接受为止。这里,我们治疗的枢纽节点越多,传播阈值就越高,病毒消亡的可能性就越大。

这种治疗上的突破是怎么发生的呢?首先,到那时候,人体细胞的整个生物化学网络已经绘制完成,我们能够细致了解不同的基因和分子是如何协同工作的。其次,目前正在开发的DNA和蛋白质芯片,到时候会成为每个医生办公室里的必备设备,使医生能够监视人体内哪些基因和蛋白质出了问题。绘制人类细胞网络也许要耗时十几年,但在某些实验室里,即时监视基因的活动却已成为可能。更有针对性的,无伤害的治疗将成为可能。

21世纪将极有可能是复杂性科学的世纪,同时它也一定会是生物网络的世纪。如果说网络思维模式会在某个领域引发革命的话,我相信一定是生物学领域。

网络的模块性

真实的网络明显是无尺度的,同时似乎也是模块化的。这个矛盾从根本上质疑了我们对复杂网络如何组织的认识。

模块性是大多数复杂系统的定义性特征: 部门化使得大公司得以建立相对独立的员工组,组内的员工一起工作解决具体任务; 万维网分割成内部紧密连接的网页社区,同一个社区的网页的作者拥有共同的兴趣; 智力和专业兴趣中的模块性使得亚马逊公司能够根据特定模块的阅读模式进行书籍推荐; 模块化的计算机设计使我们不需要重新设计整个计算机,就可以将体积庞大的老式显示器换成扁平的显示板。

经典经济学理论将组织、公司和企业视为优化的网络,其优化目的是为了使用最少的资源获得最大的财政产出。这是泰勒留给我们的遗产,他认为经营公司是一个优化过程,目的是增加利润。这种利润驱动的优化喜欢树形结构。




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