鱼塘

二元观点的选民模型在这个方向上得到了广泛的扩展，许多版本的自适应选民模型被提出。到目前为止讨论的不同模型描述了具有离散意见的相互作用代理的动态，这些方法适用于个人只能对某一主题有明确和明确的意见的情况。这些模型的行为类似于上面讨论的类似选民的模型，但在更新规则上有一个根本的不同：复制机制被确定性多数规则所取代。在这个模型中，个体通过社交网络的链接相互模仿，即通过复制邻居的特征向量的一个元素来进行交互。模仿概率与两个节点之间所谓的文化重叠成正比，在原始模型中，文化重叠对应的是共同文化特征的比例。

将社区建模为超边的想法中，使用超图的节点来表示个人，使用超边来表示节点所属的不同社区。此外，基于类似的 SIS 的框架，可将临界质量动力学明确地包含在传染过程中，从而推广了上述传染过程。事实上，实验已经显示了启动社会变革所需的临界质量水平的不同值，即通过承诺的少数人将现有的平衡恢复到新的平衡。考虑每个组交互中包含的所有子交互，该模型的动态依赖于不同的感染渠道（单纯型）。模拟人类行为的动态过程一直是许多研究的焦点，其中社会关系和交互通常被认为是一种潜在结构，是高阶方法的天然试验场。主要可分为两大类，即。

同步是两个或两个以上耦合动力系统的出现顺序，常见于物理、生物和社会系统中。在网络同步中，图的每个节点都是一个动态系统，它的动态通过成对的相互作用受到相邻节点的影响。当相互作用使所有或宏观部分的扰动达到相干状态时，同步就发生了。

在给出建模之后，接下来讨论如何将传统意义下的扩散拓展到高阶系统。扩散是一个线性过程，但在许多不同的情况下都有强相关性。在网络上的标准扩散中，一种“物质”被分配到图节点上，并从含量较高的节点流向含量较低的节点。这一过程本质上实现了各节点均衡的再分配，有时候也被称为 consensus。

模型的目的是再现、解释和预测系统的结构，最好用涉及系统两个或多个元素的交互来描述。为了考虑其输出的可变性，这些模型通常被指定为随机规则的集合，即随机过程。

模型的目的是再现、解释和预测系统的结构，最好用涉及系统两个或多个元素的交互来描述。为了考虑其输出的可变性，这些模型通常被指定为随机规则的集合，即随机过程。

接上回说到了高阶的表示方法，接下来开始高阶系统的测量方法。

一篇综述和一本书展开的故事。