Nat. Commun. 速递：深度学习预测复杂网络系统韧性

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导语 无论是自然界中的生态网络，还是现代社会的电力系统，这些复杂网络系统在面临外部扰动时的核心挑战在于保持“韧性”（resilience），即在剧烈变化中依然维持稳定运行的能力。传统的统计物理方法虽然为分析复杂网络的韧性提供了宝贵的理论基础，但通常依赖于高度简化的假设，而现实世界中的网络系统往往表现出更复杂和多样的行为，难以用这些简化模型准确描述。最新发表在 Nature Communications 上的一项研究，展示了如何利用人工智能方法预测和分析复杂网络的韧性，通过从观测数据中提取潜在规律，为破解复杂网络系统的韧性问题提供了全新思路。 研究领域：复杂系统， 复杂网络， 人工智能，统计物理，韧性预测 刘志航   | 作者 论文题目：Deep learning resilience inference for complex networked systems 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467- ………………………………