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RE: Es regnet immer dorthin, wo es sowieso schon nass ist!

in #de-stem6 years ago

wunderbar resteem.

Mein Reden, es sind die Initialbedingungen die einen Trillionär wie Lord Rothschild ausmachen und keine Verschwörung :) Was passiert verteilungsmäßig, wenn man diesen Archetypus in einer extrem großen Population durch iteriert?

Hierbei kommt mir ein Paper (im Nature veröffentlicht) in den Sinn. Dabei ging es um Clusterbildung in Netzwerken. Im Universum gibt es Galaxien-Supercluster wie auch in anderen realen Netzwerken. Immer einer unter allen Knoten, der mehr Informationen hält als alle anderen (Pareto/Potenzgesetz): mehr Macht, mehr Abonnenten, mehr Materie, mehr Bewohner, mehr Hashpower, mehr synapitsche Verbindungen, mehr Geld und dabei ein Großteil der Population repräsentiert....Am ende spekulierten die Wissenschaftler auf eine universelle Gesetzmäßigkeit.

"Our finding that asymptotically the same networks have a uniform node density in de Sitter spacetimes dual to hyperbolic spaces, strongly suggests that real networks are random geometric graphs that grow in spacetimes similar to the asymptotically de Sitter spacetime of our accelerating universe."

Mich wundert dass hier nie jemand an eine fraktale Natur bzw. Selbstähnlichkeit bei Netzwerkdynamiken gedacht hat. Insbesondere wenn man bedenkt, dass das Universum in vielen Skalenbereichen fraktale Eigenschaften aufweisen könnte.

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Ja, Clusterbildung funktioniert in der Tat nach dem Archetypus "Erfolg den Erfolgreichen".

Die Anwendung der de Sitter Raumzeit auf Netzwerkanalyse, ist in der Tat eine innovative Idee. Gerne schaue ich mir den Nature-Artikel an. Vielen Dank!

Selbstähnlichkeit in Graphen verstehe ich noch nicht so ganz. Während Graphen doch eher eine diskrete oder kombinatorische Struktur haben, setzt Selbstähnlichkeit unendliches Teilbarkeit voraus. Im Moment studiere ich vor allem John Baez' Material,insbesondere seine Netzwerkarbeiten (z.B. http://math.ucr.edu/home/baez/networks_oxford/networks_overview.pdf) und das Buch von Fong und Spivak über angewandte Kategorientheorie (in Netzwerken und Graphen), https://arxiv.org/abs/1803.05316

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