The relation between network assortativity and fragility
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- 胃 赫舍里
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1 从 囚 徒 困 境 谈 起 : 网 络 演 化 博 弈 导 论 Prisoner s Dilemma and Beyond: An Introduction to Networked Game Theory 荣 智 海 rongzhh@gmail.com 互 联 网 科 学 中 心, 电 子 科 技 大 学, 成 都 Web Sciences Center, UESTC, Chengdu
2 最 后 通 牒 游 戏 (Ultimatum Game) 假 设 有 人 出 100 块 钱, 给 你 ( 甲 ) 和 另 外 一 个 ( 乙 ) 不 认 识 的 人 去 分, 只 要 你 们 两 人 都 同 意 怎 么 分 这 笔 钱, 就 可 以 把 钱 拿 走 但 是, 两 个 人 必 须 不 能 交 谈 或 沟 通 必 须 遵 守 如 下 规 定 : 假 定 你 取 得 了 建 议 权, 你 只 会 有 一 次 提 议 的 机 会, 而 另 外 一 个 人 也 只 有 一 次 机 会 回 答? 同 意 或? 不 同 意 对 方 和 你 一 样, 很 清 楚 游 戏 规 则 和 现 金 总 额, 如 果 他 同 意 你 的 提 议, 你 们 就 可 以 分 掉 这 笔 钱 ; 如 果 他 不 同 意, 你 们 两 个 人 就 一 文 钱 都 拿 不 到 无 论 结 果 如 何, 游 戏 都 到 此 结 束, 不 会 再 重 来 一 遍 在 这 种 情 况 下, 你 会 怎 么 办 呢? 2 2
3 Ultimatum Game( 最 后 通 牒 游 戏 ) Imagine that somebody offers you HK$100. All you have to do is agree with some other anonymous person on how to share the sum. The rules are strict. The two of you are in separate rooms and cannot exchange information. A coin toss decides which of you will propose how to share the money. Suppose that you are the proposer. You can make a single offer of how to split the sum. The other person (the responder) can say yes or no. The responder also knows the rules and the total amount of money at stake. If her answer is yes, the deal goes ahead. If her answer is no, neither of you gets anything. In both cases, the game is over and will not be repeated. What will you do? 3
4 Altruistic punishment: Ultimatum Game (Güth, Schmittberger & Schwarze, 1982) 100 M-u u experimenter NO OK proposer responder 4 4
5 Experimental results Responder s optimal strategy: accept anything Proposer s optimal strategy: offer the minimum Results: Responders reject offers below 25% with high probability Large degree of variability of offers among societies (26-58%) 5 Paciotti, Brian, Craig Hadley, Christopher Holmes and Monique Borgerhoff Mulder, Grass-roots Justice in Tanzania, American Scientist(2005) Sigmund K, Fehr E, Nowak M A, The economics of fair play, Scientific American(2002) 5
6 阿 豺 折 箭 戮 力 一 心 阿 豺 有 子 二 十 人 阿 豺 谓 曰 : 汝 等 各 奉 吾 一 支 箭 折 之 地 下 俄 而 命 母 弟 慕 利 延 曰 : 汝 取 一 支 箭 折 之 慕 利 延 折 之 又 曰 : 汝 取 十 九 支 箭 折 之 延 不 能 折 阿 豺 曰 : 汝 曹 知 否? 单 者 易 折, 众 则 难 摧, 戮 力 一 心, 然 后 社 稷 可 固! 魏 书 吐 谷 浑 传 6 6
7 合 作 : 人 类 社 会 的 基 石 7 Robert Boyd and Sarah Mathew, A Narrow Road to Cooperation, SCIENCE,2007 7
8 Cooperation is ubiquitous in nature! Vampire bats share blood 8 Nowak MA (2012). Why we help. Sci Am 307 (1):
9 白 腹 鹞 原 想 抓 八 哥 美 餐, 被 鸟 群 团 团 包 围 逼 退 a 一 只 单 打 独 斗 的 白 腹 鹞 原 想 抓 只 在 湖 旁 休 息 的 八 哥 鸟 饱 餐 一 顿, 不 料, 八 哥 鸟 群 迅 速 以 庞 大 的 队 形 包 围 落 单 的 白 腹 鹞, 使 得 它 不 得 不 落 荒 而 逃 八 哥 鸟 群 在 面 对 像 猎 鹰 白 腹 鹞 这 样 的 猛 禽 捕 捉 时 都 有 自 成 一 套 的 : 它 们 不 仅 会 利 团 结 防 御 策 略 用 数 量 优 势 将 敌 人 包 围 起 来, 还 会 不 断 变 换 队 形 9 9
10 RNA 世 界 中 的 合 作 如 果 RNA 分 子 能 够 相 互 作 用 而 不 是 独 立 发 挥 功 能, 生 命 和 演 化 将 会 更 容 易 实 现 由 组 装 成 核 酶 的 RNA 片 段 形 成 的 合 作 性 网 络 能 够 竞 争 过 自 催 化 的 RNA 片 段 合 适 的 策 略 可 以 促 使 不 同 的 RNA 自 组 装 成 核 酶, 搭 建 成 合 作 的 超 循 环 回 路, 竞 争 过 自 催 化 的 RNA 片 段 RNA 分 子 具 有 形 成 更 复 杂 分 子 的 内 在 能 力, 该 行 为 在 地 球 上 的 生 命 形 成 过 程 的 早 期 已 经 确 立 Vaidya, N. et al. Spontaneous network formation among cooperative RNA replicators, Nature
11 Dave 11 囚 徒 困 境 博 弈 Prisoner s dilemma game,pdg) Cooperator ( 合 作 者,C): help others at a cost to himself. Defector ( 背 叛 者 D): receive the benefits without providing help. Henry C (Reject) D (Confess) C (-2,-2) (-5,-1) D (-1,-5) (-3,-3) (Dave gets, Henry gets) If you opponent plays C: you better play D. If you opponent plays D: you better play D. But, CC is better than DD Dilemma: Despite mutual cooperation being the best, individual tends to DD 11
12 Tit for tat ( 针 锋 相 对, 一 还 一 报,TFT) R. Axelrod and W. D. Hamilton, Science 211, 1390 (1981) TFT: Strategy tournament: TFT winner In general, the best strategies are nice( 善 良 ), punishing( 惩 罚 ) and forgiving( 宽 容 ) 12 12
13 棘 鱼 (stickleback) 间 的 TFT Milinski M.(1987),TIT FOR TAT in sticklebacks and the evolution of cooperation,nature 13
14 现 实 生 活 中 的 TFT 衡 阳 血 战 怪 异 现 象 : 中 日 停 战 相 约 洗 澡 双 方 有 一 个 约 定, 就 是 在 下 午 两 三 点 钟 大 家 都 不 约 而 同 地 停 止 战 斗, 然 后 在 两 军 阵 地 中 间 的 池 塘 洗 澡, 各 不 相 干, 也 互 相 不 作 攻 击 花 是 蜜 蜂 的 食 物, 而 蜜 蜂 反 过 来 又 帮 助 果 树 传 授 花 粉, 将 树 种 撒 向 四 处 Peer to peer (BT) 14 14
15 Tit for tat ( 针 锋 相 对, 一 还 一 报,TFT) R. Axelrod and W. D. Hamilton, Science 211, 1390 (1981) TFT: Strategy tournament: TFT winner In general, the best strategies are nice, punishing and forgiving But there exists noise? 15 15
16 宽 容 的 TFT (Generous tit-for-tat,gtft) Nowak, Sigmund (1992). Tit for tat in heterogeneous population. Nature p: the conditional probability to cooperate after a C q: the conditional probability to cooperate after a D TFT(p,q)=(1,0), GTFT=(1,0.33) 16 16
17 Win stay, lost shift (WSLS, 赢 存 输 去 ) Nowak, Sigmund (1993). A strategy of win-stay, lose-shift that outperforms tit for tat in Prisoner's Dilemma. Nature 364 (p1,p2,p3,p4) is the conditional probabilities to cooperate, after (CC, CD, DC, DD). TFT= (1,0,1,0), GTFT=(1,0.33,1,0.33),WSLS=(1,0,0,1) 17 17
18 Win stay, lost shift (WSLS, 赢 存 输 去 ) Nowak, Sigmund (1993). A strategy of win-stay, lose-shift that outperforms tit for tat in Prisoner's Dilemma. Nature 364 Win stay, lost shift (Pavlov): p l a y e r 2 C D p l a y e r 1 C R S D T P P D : T R x P S R is REWARD for mutual cooperation S SUCKER s payoff T TEMPTATION to defect P PUNISHMENT for mutual defection 18 18
19 Snowdrift game (SG, 雪 堆 博 弈 ) p l a y e r 2 p l a y e r 1 C D c C b, b c 2 D b, 0 C : c o o p e r a t o r ; D : d e f e c t o r c 1, 1 2 b c 1, 1 c 1 r, 0 1, 0 2 b c r=c/(2b-c): cost to benefit of mutual cooperation r p l a y e r 1 p l a y e r 2 C D C 1 S D T 0 C and D coexist: C1-rD The equilibrium frequency of cooperators in SG is 1-r 19 19
20 Chicken game( 胆 小 鬼 博 弈 )& Hawk-Dove game( 鹰 鸽 博 弈 ) 一 些 例 子 : 鸟 类 和 动 物 ( 蒙 哥 ) 的 报 警 冷 战 中 的 美 苏 关 系 20 20
21 Game theory models( 几 类 博 弈 模 型 ) Cooperator( C, 合 作 者 ): help others at a cost to themselves. Defector( D, 背 叛 者 ): receive the benefits without providing help. Prisoner s Dilemma (PD) :T>R>P>S, T+S 2R D dominates C : CD p l a y e r 2 21 p l a y e r 1 C D C R S D T P R is REWARD for mutual cooperation S SUCKER s payoff T TEMPTATION to defect P PUNISHMENT for mutual defection 21
22 Game theory models( 几 类 博 弈 模 型 ) Prisoner s Dilemma (PD) :T>R>P>S, T+S 2R D dominates C : CD Snowdrift game (SG): T>R>S>P, T+S 2R C and D coexist: CrD Stag hunt game (SH, Battle of the sexes): R>T>P>S, C and D are bistable: CD C dominates, CD, R>T>S>P p l a y e r 2 C D 22 p l a y e r 1 C R S D T P 22
23 FEAR p l a y e r 2 2D parameter space p l a y e r 1 C D C 1 S D T 0 GREED (fear) SH (greed) SG (fear&greed) PD Formally, these dilemmas span the parameter space of T (temptation to defect = greed) S (sucker s payoff = fear). Santos, Pacheco, Lenaerts, PNAS 103 (2006)
24 Defectors can diffuse in well-mixed populations Cooperator (C): help others at a cost to himself. Prisoners of the dilemma:when mathematics and biology met on a mountain. Nature 2004 Defector (D): receive the benefits without providing help. Nowak MA (2006). Five rules for the evolution of cooperation. Science 24
25 Natural cooperation( 自 然 合 作 ) Nowak MA (2006). Five rules for the evolution of cooperation. Science The two fundamental principles of evolution are mutation and natural selection. But evolution is constructive because of cooperation. New levels of organization evolve when the competing units on the lower level begin to cooperate. Thus, we might add natural cooperation as a third fundamental principle of evolution beside mutation and natural selection. 25
26 Some rules for evolutions cooperation ( 一 些 演 化 合 作 的 规 则 ) Nowak MA (2006). Five rules for the evolution of cooperation. Science 26 Kin selection: relative 我 会 跳 进 河 里 去 救 我 的 两 个 弟 弟 或 者 八 个 堂 兄 Direct reciprocity: unrelated individuals 如 果 你 帮 我 挠 挠 后 背, 我 也 帮 你 挠 Indirect reciprocity: reputation 为 了 得 到 大 家 的 回 报, 我 现 在 得 多 半 住 别 人, 为 自 己 赢 得 一 个 好 的 名 声 Group selection 一 群 相 互 协 作 的 人 往 往 比 一 群 相 会 背 叛 的 人 更 能 获 得 成 功 Network reciprocity 26
27 How to understand the complex world? Complex systems NETWORK Barabasi, The Architecture of Complexity, IEEE CONTROL 27 SYSTEMS MAGAZINE,2007/8(Complex Networked Control) s t r u c t r u a l p r o p e r t y, i. e., d e g r e e d e s i t r i b u t i o n, clu sterin g, a s s o r t a t i v i t y... d y n a m i c s, i. e., r o b u s t & f r a g i l e, s y n c h r o n i z a t i o n, sp read in g, h u m a n d y n a m i c s... 27
28 Networked Game Theory M. Nowak and R. May, Nature 1992 Each player x occupying a site on a network playing game with neighbors and obtaining payoff: P x (t) updating rule (replicator dynamics): x select a neighbor y and learn its behavior with probability ~ f(p y (t)-p x (t)) p l a y e r 2 C D p l a y e r 1 C 1 0 D b 0 P D : 1 b 2 b : t h e t e m p t a t i o n t o d e f e c t T h e p a y o f f o f p l a y e r 1 g e ts 28
29 Chaos pattern M. Nowak and R. May, Evolutionary games and spatial chaos,nature A single defector invades the world of cooperators C->C D->D C->D D->C 29
30 Some key quantities to characterize the cooperative behaviors Frequency of cooperators: f C p l a y e r 2 C D p l a y e r 1 C 1 0 D b 0 P D : b 1 b : t h e t e m p t a t i o n t o d e f e c t The extinction threshold of defectors/cooperators: AllC Coexistence with C&D AllD b c1 and b c2 30
31 Cooperation Diffusion on Lattice György Szabó, Jeromos Vukov and Attila Szolnoki: Phase diagrams for an evolutionary prisoner's dilemma game on two-dimensional lattices,pre05 Micro-point: x randomly select a neighbor y If P x <P y,w x (t+1)=w y (t) Overlap triangle (OL) b D 1 2 2b p l a y e r 1 p l a y e r 2 C D C 1 0 D b 0 P D : 1 b 2 C b<
32 Cooperation Diffusion on Lattice(cont) Gyorgy Szabo and G. Fath, "Evolutionary games on graphs," Phys. Rep. 446, Fermi dynamics(noise): W y x 1 1 e x p [ ( P P ) / K ] x y P x <P y P x >P y P x -P y b c1 b c2 C D 32 C+D 32
33 Cooperation Diffusion on Lattice(cont) Gyorgy Szabo and G. Fath, "Evolutionary games on graphs," Phys. Rep. 446, Macro-point W y x 1 1 e x p [ ( P P ) / K ] x y C b c1 b c2 Vukov J, Szabo G, Szolnoki A, Evolutionary prisoner's D dilemma game on Newman-Watts networks, C+D PRE
34 Chaos Pattern of SG Hauert, C., Doebeli, M. Spatial structure often inhibits the evolution of cooperation in the snowdrift game. NATURE 428, , (a) PD: larger,compact cluster (b) SG: cross-like structure 34 34
35 SG on Regular Lattice Hauert, C., Doebeli, M.NATURE Spatial structure eliminates cooperation if r is high? <k>=3 <k>=4 1-r: the equilibrium frequency of cooperation <k>=6 <k>=
36 The Emergence of The New Science of Networks... Heterogenous networks Albert-Laszlo Barabasi Looking for the Next Big Thing 36 36
37 Real-world structural properties The structure and function of complex networks, M. E. J. Newman, SIAM Review (2003)
38 Cooperative social networks of hunter-gatherers Apicella, Marlowe, Fowler & Christakis, Nature 2012 The social networks of the Hadza, a population of hunter-gatherers in Tanzania,, have important properties, including a skewed degree distribution, assortativity, transitivity, reciprocity and homophily. The individuals play the public goods game within each camp. certain elements of social network structure may have been present at an early point in human history. Social networks may thus have contributed to the emergence of cooperation. 38
39 The small-world (SW) phenomenon WS small-world network model Low average path length High clustering coefficient Watts D J, Strogatz S H. Nature,98 Heterogeneous small-world network! 39
40 PD : C D C 1 0 D b 0 PD on small-world networks F.C.Santos, J.F.Rodrigues, J.M.Pacheco, Epidemic spreading and cooperation dynamics on homogeneous small-world networks, PRE 2005 Strategy Update rule(replicator dynamics) Homogeneous small-world networks Player x randomly selects a neighbor y Wx(t+1)=Wy(t) with (Py(t)-Px(t))/bk max Heterogeneous (WS) small-world networks Szolnoki 40 A, Evolutionary prisoner's dilemma game on Newman-Watts networks, PRE08
41 Regular random graph (RRG) p RRG Santos F C, Rodrigues J F, Pacheco J M, Epidemic spreading and cooperation dynamics on homogeneous small-world networks, PRE05. Hauert C,Szabo G, Game theory and physics, American Journal Of Physics
42 Dynamical organization of individuals frequency of cooperators: fc Cooperator clusters: N CC, <S> CC Defector clusters: N DC, <S> DC 42 C cluster
43 Cooperator clusters in RRG Rong Zhihai, Li Xiang, Wang Xiaofan, IEEE ISCAS 09 p RRG, f C, Ncc1 43
44 Road map vs. airline routing map p ( k ) ~ k (nodes: cities links: highways) (nodes: airports links: flights) Each major city has at least one link to the highway system. No cities served by hundreds of highways, uniform Vast majority of airports are tiny nodes, connected by a few hubs (Chicago, Dallas, 44 Denver, Atlanta, NY)
45 Barabási-Albert (BA) Scale-free networks A.-L.Barabási, R. Albert, Emergence of scaling in random networks,science, 1999 (1) Growth: At each time step a new node is added and connected to the m old nodes in the system. (2)Preferential attachment: The probability Π that a new node will be connected to node i is proportional to the degree k i of that node k i ( k ) i k j j m P(k) ~k -3 45
46 Classes of small-world networks L. A. N. Amaral, A. Scala, M. Barthelemy, and H. E. Stanley, PNAS 2000 Scale-free networks: characterized by a vertex connectivity distribution that decays as a power law; Broad-scale networks: characterized by a connectivity distribution that has a power law regime followed by a sharp cutoff; 46 Single-scale networks, characterized by a connectivity distribution with a fast decaying tail.
47 Scale-free networks enhances the cooperation Santos, F.C., Pacheco, J.M., Scale-Free networks provide a unifying framework for the Emergence of Cooperation.Physical Review Letters 95 (2005) Replicator dynamics: Accumulate payoff: P x (t) Player x randomly selecting a neighbor y If P y (t)>p x (t), x adopts y s strategy with probability (P y (t)-p x (t))/bk max BA PD : C D SG : C D C 1 0 D b 0 C 1 1 r D 1 r 0 47
48 Cooperation diffusion on Scale-free(SF) networks G. Szabó and G. Fath, Evolutionary games on graphs, Phys. Rep. 446, Negative (Positive) feedback mechanism of D-hub(C-hub): Initial one hub(y) is D and others are Cs Hubs have higher payoff than leaves D-hub(y) s behavior: Py fc(y) Px>Py y:dc fc(y) p l a y e r 1 p l a y e r 2 C D C 1 0 D b 0 P D : 1 b 2 C D P y <P x 48
49 Cooperators frequency around D-hubs Sustainability of cooperation Santos,Pacheco, A new route to the evolution of cooperation.journal of Evolutionary Biology 19 (3), (2006). p l a y e r 2 C D p l a y e r 1 C 1 0 D b 0 P D : 1 b 2 In a BA network Starting with a single defector placed in the hub with max degree Replicator dynamics: Player x randomly selecting a neighbor y Adopting probability: (P y (t)-p x (t))/bk max 49
50 Dynamical organization of cooperation J. Gomez-Gardenes, M. Campillo, L. M. Floria, and Y. Moreno, Dynamical Organization of Cooperation in Complex Topologies, PRL Pure cooperator/defector (PureC/PureD):the individual who always hold on C/D strategies at the steady state. Fluctuating individuals (Fc):the individual who ever change their strategies 50
51 Degree correlation( 度 相 关 性 ) 51 51
52 Pearson correlation coefficient How to indicate a linear relationship between two variables (a, b)? r ( a, b ) N N i 1 ( a a ) ( b b ) i 1 i 1 i N 2 2 ( a a ) ( b b ) i i i a b a b ( a a ) ( b b ) (, ) b (, ) 1 r ( a, b ) 1 r ( a, b ) 0 r ( a, b ) 0 ( a, b ) a 52 (, ) (, )
53 Degree-Correlation Newman, Assortative mixing in networks. PRL, 2002 Assortative(disassortative) mixing: nodes of high degree mostly have the neighbors of high (Low) degree Degree assortative coefficient: r k j k j k 2 2 k k Assorative (r k >0) Disassortative (r k <0) Uncorrelated (r k 0) 53
54 Xulvi-Sokolov(XS) model Xulvi-Brunet&Sokolov, Reshuffling scale-free networks: From random to assortative. PRE04 At each step, two links connecting four different nodes are randomly chosen. Then, ordering them with respect to their degrees and rewiring as following (assortative): 54
55 Xulvi-Sokolov(XS) model Xulvi-Brunet&Sokolov, Reshuffling scale-free networks: From random to assortative. PRE04 At each step, two links connecting four different nodes are randomly chosen. Then, ordering them with respect to their degrees and rewiring as following (assortative): 55
56 Xulvi-Sokolov(XS) model Xulvi-Brunet&Sokolov, Reshuffling scale-free networks: From random to assortative. PRE04 At each step, two links connecting four different nodes are randomly chosen. Then, ordering them with respect to their degrees and rewiring as following (disassortative): disassortative 56
57 The structure of correlated networks r k 0.3 BA, r k 0 How the degree correlation affects the emergence of cooperation? Zhihai Rong, Xiang Li & Xiaofan Wang (2007) Physical Review E76: r k
58 Uncorrelated vs Assortative networks p l a y e r 2 C D P D-hub >P C-hub for b>1 C D The frequency of cooperators: f C Extinction threshold of cooperation: b c2 p l a y e r 1 P D The temptation to defection b C 1 0 D b 0 : b 1 Based on a BA networks with N=5000 and <k>=4 58
59 How defectors diffusing among SF networks with assortative mixing? The D-hub with 149 neighbors and the C-hub with 147 neighbors share 12,25,43,65 neighbors for r k =0.0,0.1,0.2,0.3 respectively. b=1.5. Defectors are easier to invade hubs as a network becomes assortative! 59
60 Defector & Cooperator distribution N=1000, <k>=4, b=1.5 r k =0.0 r k =0.3 60
61 Dissortative networks Based on a BA networks with N=5000 and <k>=4 61
62 Defector & Cooperator distribution The isolation among hubs protects the cooperative behavior from extinction. r k =-0.3, b=1.5 The initial state The end state 62
63 Prof. McDonald s (Jan.,2008) I am mostly an empiricist but have studied social networks in manakins. I am thinking of doing a paper on how the social network I study is age disassortative... I'm not sure how close my system is to yours, but it is certainly interesting. McDonald D B, Predicting fate from early connectivity in a social network, Proc. of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS), 2007 Cited>140: F. Fu F, X. J. Chen, L.H. Liu, etc., Phys. Let. A, 2007 A. Pusch, S. Weber & M. Porto, Phys. Rev E, 2008 A.Szolnoki and M. Perc, New Jour of Phys,2008 A. Sih, S. F. Hanser & K. A. McHugh, Behav Ecol Sociobiol,2009 JL Payne, MJ Eppstein,IEEE Tran. Evolutionary computation, 2009 A.Szolnoki and M. Perc, BioSystems,2010 T.Chadefaux & D.Helbing,PLOS One, 2010 J. Tanimoto, Physica A,2010 long-tailed manakin 63
64 学 术 评 价 美 国 加 州 大 学 Andrew Sih 教 授 ( 美 国 动 物 行 为 学 会 前 主 席 ) 发 表 在 Behav Ecol Sociobiol (IF=3.179) 在 社 会 网 络 综 述 中 单 独 一 段 介 绍 申 请 人 的 度 相 关 演 化 博 弈 的 研 究 斯 洛 文 尼 亚 的 Perc 教 授 和 匈 牙 利 科 学 院 的 Szolnoki 博 士 在 BioSystems(IF=1.784) 上 的 演 化 博 弈 综 述 中 指 出, 度 相 关 博 弈 研 究 解 释 了 为 什 么 异 配 混 合 的 网 络 中 最 大 度 节 点 能 促 进 合 作 涌 现 64
65 Conclusion The ultimate understanding of the overall behavior of a complex network must, however, account for its architecture as well as the nature of dynamical processes taking place on such a network. Barabasi, The Architecture of Complexity, IEEE CONTROL SYSTEMS MAGAZINE,2007/8 CHAOUKI T. ABDALLAH & HERBERT G. TANNER, Complex Networked Control Systems, IEEE CONTROL SYSTEMS MAGAZINE,2007/8 65
66 Science Paradigms and Big Data Jim Gray on escience: A Transformed Scientific Method 66
67 三 次 工 业 革 命 第 一 次 工 业 革 命 (176x- 184x): 蒸 汽 时 代 煤 第 二 次 工 业 革 命 (187x- 191x): 电 气 时 代 蒸 汽 机 / 火 车 电 力 / 石 油 印 刷 术 电 动 机 / 内 燃 机 / 汽 车 / 飞 机 手 工 机 器 电 报 / 电 话 力 学 流 水 线 工 业 化 标 准 生 产 电 磁 学 第 三 次 工 业 革 命 (195x- 至 今 ): 信 息 时 代 可 再 生 能 源 宇 航 / 电 脑 网 络 分 布 + 协 作 量 子 力 学 +? 67
68 THANKS! Discussing Rong Zhihai ( 荣 智 海 ):rongzhh@gmail.com Web Sciences Center, UESTC, Chengdu 68
文 化 记 忆 传 统 创 新 与 节 日 遗 产 保 护 根 据 德 国 学 者 阿 斯 曼 的 文 化 记 忆 理 论 仪 式 与 文 本 是 承 载 文 化 记 忆 的 两 大 媒 体 在 各 种 仪 式 行 为 中 节 日 以 其 高 度 的 公 共 性 有 组 织 性 和 历 史 性 而 特 别 适 用 于 文 化 记 忆 的 储 存 和 交 流 节 日 的 文 化 功 能 不 仅 在 于
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