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    Cycles de coalescence-fragmentation basés sur les conflits humains
    Distribution des exposants de loi de puissance pour diverses méthodes d'ajustement. Les lois de puissance sont adaptées à un processus de coalescence et de fragmentation simulé avec des noyaux biaisés en taille comme dans (2, 3), M =10 4 , F =0,3 et 20 000 échantillons. Nous écrivons MLE et KS-MLE comme dans le texte principal, « PL » pour la loi de puissance, « Range » pour une plage finie, « Exp » pour une coupure exponentielle, « R » pour le package poweRlaw, « Python » pour le package powerlaw et « Num » pour l'estimation numérique du maximum de vraisemblance dans le package bbmle. La valeur théorique est de 2,5, dont toutes les méthodes s'écartent avec des biais variables. Crédit :The European Physical Journal B (2024). DOI :10.1140/epjb/s10051-024-00654-y

    En 1960, Lewis Fry Richardson a observé que la gravité d’un événement de guerre est décrite par une simple loi de puissance qui évolue en fonction de l’ampleur du conflit. Les statisticiens ont depuis proposé diverses modifications, mais ils restent d'accord sur le fait que le nombre de victimes dans un conflit violent a tendance à évoluer avec la taille du groupe d'insurgés qui a provoqué le conflit.



    Dans une étude publiée dans The European Physical Journal B , Brennen Fagan, de l'Université de York, au Royaume-Uni, et ses collègues analysent des modèles de fusion et de fragmentation de systèmes complexes en fonction de ces dynamiques de guerre. Leurs travaux évaluent la robustesse de ces modèles et élucident la relation entre la dynamique microscopique et les phénomènes observés.

    Dans des populations limitées, les groupes fusionnent et se fragmentent. Ces processus tendent à s'équilibrer, ce qui donne lieu à des groupes dont la répartition en taille est décrite par une loi de puissance. Fagan a supposé que ces distributions observées résultent de la même auto-organisation fondamentale qui façonne les conflits humains.

    Les systèmes complexes présentent également des changements à plus petite échelle dans la répartition des groupes :la gélation, où la majeure partie de la population est absorbée dans un seul grand groupe, et l'éclatement, où les grands groupes se divisent en individus. De plus, les modèles suggèrent un phénomène émergent :des cycles stochastiques de gélification et d'éclatement.

    Fagan et ses collègues ont effectué des simulations pour examiner comment les modèles standards de coalescence et de fragmentation varient en fonction de différentes règles sous-jacentes ou supplémentaires communes aux applications. Ils ont constaté que la distribution fondamentale de la loi de puissance persistait lorsque les individus se déplaçaient vers et depuis des groupes choisis au hasard et avec un éclatement partiel plutôt que total. Mais pour des distributions plus larges de tailles de fragments, la cyclicité de l'éclatement du gel ne se produisait plus.

    Les résultats devraient être applicables à une grande variété de systèmes, allant des interactions physiques entre les astéroïdes et la poussière aux structures probabilistes, économiques, biologiques et sociales, comme la guerre insurrectionnelle qui a inspiré l'analyse.

    La recherche est publiée dans The European Physical Journal B .

    Plus d'informations : Brennen T. Fagan et al, Robustesse de l'état stationnaire et de la cyclicité stochastique dans les modèles généralisés de coalescence-fragmentation, The European Physical Journal B (2024). DOI :10.1140/epjb/s10051-024-00654-y

    Informations sur le journal : Journal physique européen B

    Fourni par SciencePOD




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