噪声引导观点动力学趋同的理论分析及应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61803024
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Opinion dynamics is currently a research focus in the area of social dynamics, which possesses its own significance in revealing the opinion evolution mechanism of real social group and designing the efficient opinion intervention strategy. It is ubiquitous that stochastic noise plays a significant role in the evolution of opinion dynamics. It has been observed by simulations that under the influence of random noise, the opinion dynamics can get synchronized, while its strict theoretical analysis has always been absent. In this project, we will use the classical opinion dynamics model, and for the time build the general theoretical framework and analysis method for opinion consensus induced by random noises. We will strictly prove the fact that the noisy opinion dynamics will reach consensus, give the critical value about noise strength that can induce opinion consensus, and the estimation of consensus time. This project not only possesses important significance in revealing the mechanism of collective opinion evolution, but also has significant value for practical application in designing the simple and effective noise intervention strategy to reduce the severe consequences caused by large group opinion difference.
观点动力学是当前社会动力学领域的一个研究热点,对揭示实际社群舆论的演化机制并设计有效的舆论干预措施具有重要意义。众所周知,随机噪声是群体观点演化过程中不可忽视的重要因素。通过对噪声影响下的观点动力学的仿真发现,噪声在一定情况下能够引导舆论趋同。这一发现对探索群体观点演化机制及后续舆论干预都有重要意义,然而却一直缺乏系统的理论分析。本项目旨在基于经典的观点动力学模型,对噪声引导舆论趋同这一重要事实,建立其理论分析的一般框架,对一些基本结论进行严格证明,并揭示更为丰富的社会学现象。该研究不仅对揭示群体舆论的演化机制具有重要理论意义,对设计简单有效的噪声引导趋同的干预策略,从而降低群体舆论分歧带来的恶劣社会后果,具有重大的现实意义和应用价值。

结项摘要

关于随机噪声如何影响系统行为一直是生物、物理、化学等众多领域里重要而持续的研究热点。然而,由于理论分析上的困难,对这些模型或系统的研究,要么通过计算机仿真,要么忽略噪声的影响而只分析确定情形下的动力学行为,而对噪声情形下的系统行为一直缺乏严格的理论分析。仿真研究发现噪声会使舆论动力学呈现波动、合并、分离等多种现象。而其中一个令人惊奇的发现是, 噪声在一定情况下能够使个体观点值达到一致。这是一个具有巨大理论价值及丰富应用前景的现象。..本项目主要基于有限信域观点动力学模型,建立噪声环境下群体观点演化行为的理论分析,并探索其应用范围。在项目执行期内,相继解决了一系列的基础理论问题,包括多个理论难题和重要的原创性发现。具体如下:1)利用停时理论及拓扑图方法,证明了全空间中以及异质情形下噪声引导观点动力学的同步理论;2)提出了基于随机信息的复杂自组织系统的控制方法并基于基本模型建立了严格的理论分析;3)解决了特定情况下DW模型的收敛性问题,这是持续近20年的公开问题;4)研究了具有噪声可控性的舆论动力学模型的结构特性,并证明了系统具有噪声可控性的充分必要条件;5)首次从理论上发现了噪声引导异步有限信域模型的均方拟同步特征,并建立了严格的理论分析;利用该结果的推论直接解决了噪声引导的 Deffuant-Weisbuch 模型的同步这一难题;6)阐明了群体舆论分歧产生的一个基本机制,并利用模型对这一发现进行了严格理论证明。..上述成果共发表期刊论文7篇,出版英文专著1部。发表期刊均为控制及信息领域国际顶级期刊,尤其包括控制领域公认的两大顶刊 Automatica,IEEE Transactions on Automatic Control 4篇,长文两篇。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Quasi-synchronization of bounded confidence opinion dynamics with a stochastic asynchronous rule
有界置信意见动态与随机异步规则的准同步
  • DOI:
    10.1007/s11432-020-2950-x
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
    SCIENCE CHINA Information Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wei Su;Xueqiao Wang;Ge Chen;Kai Shen
  • 通讯作者:
    Kai Shen
Noise-Induced Synchronization of Hegselmann-Krause Dynamics in Full Space
全空间 Hegselmann-Krause 动力学的噪声诱导同步
  • DOI:
    10.1109/tac.2018.2885090
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Automatic Control
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Su Wei;Guo Jin;Chen Xianzhong;Chen Ge
  • 通讯作者:
    Chen Ge
Robust fragmentation modeling of Hegselmann-Krause-type dynamics
Hegselmann-Krause 型动力学的鲁棒破碎建模
  • DOI:
    10.1016/j.jfranklin.2019.09.012
  • 发表时间:
    2017-12
  • 期刊:
    Journal of the Franklin Institute
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Su Wei;Guo Jin;Chen Xianzhong;Chen Ge;Li Jiangyun
  • 通讯作者:
    Li Jiangyun

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其他文献

基于关键因子的彭阳县生态敏感性分析
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    苏伟
南瓜色素的提取与稳定性
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    食品工业
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周春丽;苏伟;段芸;胡雪雁;朱碧华
  • 通讯作者:
    朱碧华
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陈晓云
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    苏伟

其他文献

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苏伟的其他基金

碳锰双功能催化剂低温协同脱除烧结烟气NOx与UP-POPs研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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