公链即货币网络 (二) : 网络涌现现象|研究

货币系统的设计是一件困难事情,复杂系统的多层次涌现现象,使我们不能通过分析定义的还原论方法去研究,而需要考虑个体之间的关联和相互作用,从理解系统相互作用的网络结构开始着手。本文作者对网络科学进行介绍,并且提出复杂系统的多层次涌现现象。回顾上文:公链即货币网络(一):通往自由之路| 观点

自由货币市场是自由的前提,自由货币市场的实现,货币创新至关重要。将货币学思想与区块链技术结合,保证货币支付的匿名、透明,进而保护我们的自由,我们的家人与财富;结束国家对货币发行的垄断,塑造一个自由货币市场。

货币系统的系统性与复杂性,是货币创新的理解阻碍。非线性的关联和相互作用关系所展现的涌现性行为,它使得系统的整体行为不能通过个体行为的简单叠加而获得。因此,结构决定系统功能,刻画系统中的相互作用关系对于认识和理解系统的宏观性质意义重大。

网络科学是对系统结构的最一般和本质的刻画,是一种透过现象看本质的方法。系统中的个体对应网络的节点,个体之间的链接或相互作用对应于联结节点的变。对网络拓扑抽象的方法,超越每个系统自身的特殊性与演化机制,给予我们一种统一的、普适的网络分析方法去研究系统的性质。

自18世纪欧拉建立图与网络的概念,图与网络成为刻画结构的重要工具,到19世纪中叶进入社会学领域,社会网络分析成为社会计量学的重要工具,1998年的小世界模型指出少量的随机捷径会改变网络的拓扑结构,之后无标度网络概念解释增长与择优机制在复杂网络自组织演化过程中的普遍性和幂律的重要性。网络科学开始快速发展,这些开创新的工作使学者着手通过更加细致、准确的概念,刻画描述网络结构认识系统性质。网络描述方法开始快速进入实际复杂系统的研究,例如赛博空间,互联网,社交网络等等。

总而言之,货币系统的设计是一件困难事情,复杂系统的多层次涌现现象,使我们不能通过分析定义的还原论方法去研究,而需要考虑个体之间的关联和相互作用,从理解系统相互作用的网络结构开始着手这集。本文对网络科学的综述,展现网络结构的描述方法与对复杂系统演化的讨论研究,为货币系统的设计分析方法论奠基。

一、网络科学介绍

自万维网(www)提出,成千上万的用户对其进行试用和改进,进而创建各种服务与产品。短短几年后,网络规模与复杂性指数级增长,覆盖全世界。截止目前,指数级别增长趋势还未停止。

网络科学是一套发现网络结构的拓扑性质,建立合适的图谱模型描述理解结构性质,分析节点的特性与预测网络的行为,设计现有/新网络的改善/有效方案的综合性方法。

网络拓扑结构示意图,来源:Nature Physics

过去科学家通过规则网络或晶格描述复杂的系统,类似于生命游戏,通过由多元素组成的对象,按照规则的链接模式排列。这种规则机构使得系统更容易被数据计算或计算机模拟两种方式处理。但格子系统有其局限性,每一个晶格系统呈现一个经过精心设计或受到强烈约束的系统。而图提供一种用抽象的点和线表示各种实际网络的统一方法,让我们能够编码更为复杂的关系,逐渐成为研究复杂网络的一种共同语言。通过对抽象的图的独立研究,可以更好反映出现实世界关系的多重性与复杂性,从而揭示出具体的实际网络的拓扑性质。

二、网络涌现现象

到20世纪90年代末,一批组织开始合作启动互联网绘图计划。因为这些项目,互联网地图得以可能,人类第一次看到互联网的整体架构。互联网中路由器,计算机、卫星等节点不断的移除添加。网络没有整体的规划,但是其增长变化是一种高度有序和高效的结构。这种涌现的秩序是构建网络的个体行为遵循某种规则所产生的整体性现象。小规模的机制经过大量的交互迭代,最终产生一种在大规模层面高效有序的结构。

来源:Collective dynamics of ‘small-world’ networks

与人类所建立的其他网络不同。国家银行网络、世界贸易网络,他们的变化体现在链接上,而节点集合几乎不变化。类似于,银行之间的资金不断流动,有不同的贷款方式,但银行很少破产;各个国家的贸易关系在不断变化,但国家的崩溃与建立很少发生。互联网网络中,新的节点不断的添加,网络规模不断上涨,新的链接建立或消失,网络的节点与链接同时快速的变化。全球范围内,新的网站与超链接被建立,每天产生与消失的数据,都以惊人的速度在演化发生。

巴拉巴西–奥尔贝特模型用于解释网络枢纽、异质性、标度不变性、以及肥尾效应。这是一个网络增长的数学模型。设想了一个始于少量顶点(甚至仅有两三个)随机连接的图形。新的节点以稳定的速度加入到这个原初的核心中,每个节点都带有给定数量的连接。新节点通过优先连接的规则来链接:新节点会偏好已有许多连接的旧节点。原则上,新节点可以加入任何旧节点之上,但旧节点的度数越高,它吸引新节点的概率便越高。偶尔,连接较少的节点也会接入新的连接,但大多数时候却是枢纽节点更具吸引力。

这一过程可从数学上加以研究,并能在计算机上进行模拟,人们可以测量真实的网络以确定其是否在起作用。一开始,所有节点多少都具备相同的度数。然而,随着节点的增长,有一些开始累积比其他节点更多的连接。某节点在特定时刻所具备的连接越多,它便越能够吸引新连接。这也是为何优先连接原则又被称为富者更富机制的原因。结果,连接性最初的小小差异会逐渐放大。因此,不同节点的层级结构便出现了,其中节点的度数差异极大,从连接最少的节点到那些累积了众多连接的枢纽不一而足。最后得到的网络具有异质性,且呈幂律度数分布。

网络的异质性

巴拉巴西–奥尔贝特模型证明了,自下而上的增长机制能够产生异质性,而不用强加任何自上而下的设计。网络的全局标度不变性是个体及其局部选择的迭代结果:偏向连接更多的节点而不是更少的。这个模型利用概率以使个体在一定程度上可以偏离这种选择行为:一些节点可以决定连接度数低的节点。然而总体的趋势决定结果。作为进一步的确认,我们可以检查在没有优先连接原则下成长起来的网络是否未出现异质性。的确新节点会随机地连接到旧节点上,如此一来旧节点的度数并不影响自身吸引新连接的能力。结果出现了同质网络,其中每个节点都有着大致相同的度数

网络拓扑结构形成机制性质:a-b-c

优先连接特指网络中的此种机制,而同样的机制还存在于许多自然和社会现象中,这些现象未来的演化取决于它们的历史。例如,城市规模依其目前的大小随时间而改变,明天资产价格通常也与今天的价格构成一定的比例关系。这种机制也被称为乘性噪声。这一过程可能会在众多网络中起作用有着各种各样的原因。在某些情况下,具备许多连接是被新节点发现的主要方式。

优先连接产生的一个更加有意的理由是,与枢纽节点相连能够使相关节点更容易接近许多其他节点。互联网的大部分由私人企业建立和维护,它们被称为互联网服务提供商。当它们中有一个建立了新的基础设施,其优先考虑之事便是允许用户快速访问网络中储存的信息。它们会选择那些能够保证以最少的可能步骤连接到最多服务器的路由器。

那么,又有什么比枢纽节点更能实现这一点?在互联网的情况中,绘图计划所提供的数据似乎符合优先连接的假设。这种关联过程的一个明显后果是,枢纽节点通常在网络里的旧节点中产生,因为它们之前有机会从“先发优势”中获益。优先连接并非网络中唯一起作用的机制,也并非所有的异质网络都起源于此。然而,巴拉巴西–奥尔贝特模型还是给出了重要的关键信息。某种简单的局部行为经过多次交互迭代作用,便能产生复杂的结构。这种结构是在没有任何整体设计下产生的,即便我们允许在行为中出现一定程度的随机性,它也会出现,这解释了就整体趋势而言的个体偏差。

下一篇,将考虑个体之间的关联和相互作用,展现网络结构的描述方法。

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