Los científicos a menudo necesitan entender los sistemas complejos sin conocer los parámetros importantes o incluso sin tener acceso a toda la información. Una colaboración de teóricos de redes ha informado de un marco común para abordar estos problemas utilizando solo una herramienta.

Los economistas intentan predecir las crisis financieras y los físicos quieren comprender los sistemas que contienen muchas partículas. Sin embargo, Ambos problemas son notoriamente desafiantes. A menudo, los investigadores necesitan dar sentido a un sistema sin información completa. E incluso si tienen toda la información, Los sistemas complejos siguen siendo difíciles de comprender debido a la gran cantidad de vínculos entre los componentes. Una amplia gama de disciplinas científicas se enfrenta a estos problemas.

Los científicos del área de investigación de la teoría de redes están trabajando en herramientas para problemas como la reconstrucción de redes y la detección de patrones. Sin embargo, la mayoría de esas herramientas funcionan en un solo problema. Ahora, una colaboración de teóricos de redes de la IMT School for Advanced Study en Lucca (Italia), La Universidad de Leiden y el Consejo de Investigación Italiano (CNR) han publicado un artículo de revisión en el número inaugural de la nueva revista. Naturaleza Revisiones Física que proporciona un marco común para abordar múltiples problemas con una sola herramienta.

Reconstrucción de la red

Junto con sus coautores, Diego Garlaschelli (IMT Lucca / Leiden) desarrolló métodos para reconstruir redes sin acceso a toda la información. Esto es relevante por ejemplo, en el mundo financiero, donde los bancos solo están obligados a revelar su débito y crédito total. No dan información sobre a quién le prestan o piden prestado.

Esta falta de conocimiento a menudo implica un "riesgo oculto". Si el banco A ha prestado dinero al banco B, que a su vez ha prestado dinero a un banco inestable C, entonces el banco A se vuelve inestable, así como. Cuando los bancos centrales probaron varias herramientas para reconstruir un sistema bancario, el propuesto por Garlaschelli y coautores resultó ser el más exitoso. Otras pruebas independientes proporcionaron el mismo resultado.

Detección de patrones

El equipo también trabaja en la detección de patrones. En ese caso, los investigadores tienen información completa sobre un sistema complejo y tratan de encontrar una estructura. Se enfrentan a dos problemas principales:se desconoce cuáles son las propiedades importantes, y hay muchos parámetros. El primer problema se resuelve creando un sistema aleatorio que conserva alguna característica del mundo real y comparándola con la vida real.

Garlaschelli dice:"Nosotros creamos, por ejemplo, un sistema financiero con vínculos aleatorios entre bancos con la condición de que cada banco conserve el mismo número de vínculos que tiene en el mundo real, y compararlo con el sistema bancario holandés. De esta comparación, identificamos las propiedades importantes del sistema e incluso encontramos señales de alerta temprana para la crisis de 2008 ". El segundo problema se resuelve deduciendo analíticamente las ecuaciones para las probabilidades de que los pares de nodos estén conectados. Esto elimina la necesidad de procesar numéricamente una gran cantidad de parámetros .

Marco común

El artículo de revisión en Naturaleza Revisiones Física proporciona un marco común en el que se puede aplicar una herramienta tanto a la reconstrucción de la red como a la detección de patrones, e incluso a aspectos fundamentales de la física estadística. Garlaschelli dice:"Tenemos, por ejemplo, encontró que en algunos casos, Las redes se comportan como intermedias entre los sistemas Fermi-Dirac, donde las partículas no pueden estar en el mismo estado, y sistemas Bose-Einstein, donde no exista tal restricción. Más recientemente, Hemos identificado un nuevo mecanismo responsable de la ruptura de una suposición centenaria en física estadística, a saber, la equivalencia de conjuntos canónicos y microcanónicos, que se utilizan tradicionalmente para describir sistemas bajo restricciones rígidas y blandas, respectivamente ".