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交叉学科:统计经济生物网络物理

物理学几百年来的发展都遵从还原论法则 ,即人们将复杂的物质运动分解成简单的部分和片段加以分析研究,去寻找其基本规律。这一思想方法在人类认识自然的过程中所起的作用和获得的成就是人所共知的。可是,掌握了原子运动的基本规律并不是物理学的终结而是在另一层次上认识自然的开始。物理学中的体系由大量的相互作用'粒子'(子系统)所组成,当它的性质不仅取决于'粒子'(子系统)的个性,更依赖于体系中的相互作用和统计的特性所导致的'大量粒子'的集体行为。复杂系统的研究便是探讨在满足基本物理定律的前提下多粒子系统呈现的各种有趣的﹑常常不均匀的组织结构及其动力学行为。

    实际上复杂系统并不是一类系统 ,而应理解为除简单系统以外的系统。这里有一个简单的比喻。一组大小不一的石块,可以堆积成杂乱无章的石堆,也可能砌成一栋漂亮的别墅。别墅年久失修,又现残埂断壁,甚至还原成一堆乱石。每一种情形都有其复杂性,但其中的奥秘又差之千里。未能体验到复杂事物的多样性,曾使很多学者误入歧途。随着研究的深入,人们对复杂性的认知不断地精确化和具体化, 复杂性的内涵也会走向清晰。
无序系统的统计力学
    含杂质的固体系统一直是凝聚态物理关心的基本问题之一 ,其中'自旋玻璃'是大家比较熟悉的例子,也是统计物理研究前沿领域中一种典型的复杂体系。由于所谓的阻挫相互作用的存在,近邻自旋的取向变得'不知所措'从而导致低能态简并(即阻挫或失挫现象)。这样的体系有大量的亚稳态,即使把它们归并为'宏观态'以后,低能态仍然是高度简并的(有点象上面提到的乱石堆的不同排列方式)。如何描述这些体系是一个很复杂的问题,但最近这些年有了重要的进展。如发现了'复本对称破缺','空腔法'等有效的理论方法;更重要的是,最近发现'自旋玻璃'与一系列看起来没有什么联系但十分重要的领域是等价、或密切相关的。例如,上述最新进展可直接运用计算的复杂性问题中,帮助人们找到了更有效的优化算法,比已有的算法的效率高几个数量级。'自�����玻璃'的研究与计算复杂性、自纠错通讯编码、随机图论、博奕论、随机规划等领域密切相关。目前,在统计物理、计算理论和离散数学之间正在出现一个发展迅速,富有生命力的交叉学科。
     实际上并非所有无序系统都会出现象'自旋玻璃'那样高简并度的玻璃态。对于拥有比较弱的玻璃态体系 ,发展有效的分析(如重整化群)与数值计算方法来描述系统的宏观性质也是我们关心的问题之一。
生物物理
    生命现象为复杂系统的研究提供了几乎层出不穷的实例 ,或者说生命现象的研究将促使复杂性讨论的深化。近十几年来,随着高通量生物技术的出现与发展,生物学(特别在细胞和分子层次上)有了突飞猛进的变化,上升为科学界最活跃的领域。大量数据的积累,迫需各种统计方法的运用,而更重要的是能够在系统层次上提出新的思维和理论框架。这一发展需要各类量化模型的建立及其性质的讨论,即统计物理学家的参与。生物学家们也越来越迫切地意识到量化模型研究对深入理解 细胞内各类分子运动及其相互作用的重要性 。可以说 ,统计物理与细胞生物学的结合已逐渐显示了她的生命力。
    我们近期的研究工作重点包括:

  1. 生物大分子序列与结构的关系 ,蛋白质折叠相变的协同性;

  2. 模式生物代谢网络的结构与演化 ,碳原子采用效率,及不同生长环境下反应通量的调控;

  3. 钙离子通道的控制与细胞骨架动力学 ,小泡溶合,及胞泌过程的关系。

经济物理
    由于有具有思维能力的人介入,经济与金融系统成为最为复杂的复杂系统之一。人的参与所产生的不确定性、投机性、信息不对称性、主客体易位、以及作为最高智慧的人的学习能力等特征,赋予经济与金融系统所特有的复杂性,从而使得这方面的研究极具有挑战性。
    金融市场是一种自适应的开放体系,它的动力学特性导致了股票市场和利率的走向、衍生工具等金融产品的定价,以及有关风险控制等方面的复杂性。随着全球经济一体化的趋势和金融市场的迅速发展,经济和金融数据的急剧膨胀和对外开放,应用数学、统计力学和理论物理中的一些工具和方法已开始成为研究金融市场的复杂性的重要手段;近年来,少数者博弈论( Minority game)的提出以及其它统计物理学方法(如Monte Carlo模拟、路径积分方法和随机矩阵理论等)的应用,经济物理学(Econophysics)应运而生。物理学家很有可能成功地把他们在统计物理方面数十年来积累起来的处理复杂系统的直觉和一些非常有用的工具有效地运用到经济和金融活动中来:一方面,人们建立或修正一些经济模型,结合上述有效物理学工具的使用,来研究经济与金融系统的动力学行为和经济与金融系统危机涌现时的特点,甚至对经济与金融系统复杂性进行模拟与仿真;另一方面,为优化金融市场的投资组合,分散或降低各种金融投资的风险,建立一个可靠风险管理的决策支持体系。
    目前,我们关注的前沿问题有:

  1. 经济与金融系统中'普适行为'的研究:经济与金融系统包含着大量的数据,物理学家可以通过一些必要的假设和进行深入分析,可能提供一些普遍深入的规律。

  2. BPS模型的研究与推广:该模型简单地假设交易员仅仅根据最新一次市场上最新一次交易地价格随机地决定买卖。这是由物理学家Per Bak,Maya Paczuski和经济学Martin Shubik根据统计力学原理共同提出的。这是描述金融市场价格的一个理想化模型,需要进一步深入研究和推广。

  3. '少数者博弈论'模型的研究、推广和应用:该模型提出以来,虽然受到广泛的关注和研究,但至今对 S&P 预测率只达50%。目前,人们开始对该模型进行推广,考虑作用者的多样性等,以便更好地反映金融市场的动态行为。

信息物理
    互联网络( World Wide Web )以它独特的零距离时空和高通量 , 正在从根本上改变人类社会生活和商业行为的模式。随之而来的信息爆炸和信息超荷,也给网络资源的有效开发与利用提出了极大的挑战。信息物理学试图在互联网络的特定结构上分析信息内容,研究信息的搜索、分类和传播方式与效率等问题,通过探索这些基本科学问题,形成一定的理论框架,并对信息技术、经济和社会的发展产生重要影响。信息物理学的发展需要更加广泛的学科交叉与合作,涉及计算科学,互联网络、社会科学、信息技术和风险投资等多学科领域。
     物理学家正在探索如何平衡普通用户在系统地选择和搜寻相关信息取得优质产品或者服务中的判断和评价能力。一方面,我们关心如何用统计物理的原理或者方法有效地描述网络系统内在结构的演化,另一方面,信息的有效传输不仅会对扩展我们对自然科学的理解和发展新的研究工具非常必要,也会对社会科学领域( World Wide Web、计算机病毒、传染病的爆发和控制,交通网络等)有现实意义和经济价值。 一些初步的理论研究成果表明 在互联网络的物理结构基础上分析信息内容, 已经显示出良好的应用前景。例如,在利用网络信息对相关产品或其它对象进行评价和排序的问题中,需要考虑如何平衡普通用户的意见来选出优质产品。对相关评估方法或手段的研究结果显示,在关于某产品或对象的大量的充斥着噪声的数据中,我们可以对其真实价值做出合理的、公正的评估;这种评估手段在处理存在着虚假信息和特殊企图的数据时,也是有效的。


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