课题组于9月14日早上在线举办了第十五期“李楠研究小组系列学术邀请报告”。本次活动由李楠老师主持，邀请美国伦斯勒理工学院（RPI）计算机科学系助理教授高建喜博士围绕“复杂系统的韧性和临界点”问题，结合他发表在Nature、Nature Physics、 PNAS等顶刊上的十多篇高影响力论文做了主题报告。本次报告共吸引了来自清华大学、美国东北大学、北京交通大学、南京工业大学、天津城建大学等高校的近30位师生在线参与。
图1 高建喜博士介绍本次讲座主题
高建喜博士围绕如何利用网络科学理论来理解、预测并控制复杂系统展开了报告。报告共分为三个部分，涵盖了系统韧性定义及理解、单一高维复杂系统韧性研究以及关联复杂系统级联失效研究等内容。
在第一部分，高建喜博士从复杂系统的脆弱性开始，介绍了复杂系统韧性的概念。他认为复杂系统韧性是一个系统在发生错误、故障和环境变化时能够调整其行为以保持其基本功能的能力，是众多复杂系统的固有属性。在此基础上，高建喜博士认为当前研究主要聚焦在低维系统，而现实中的复杂系统具有众多个体，个体间存在复杂的交互关系，如何研究高维复杂系统的韧性存在一定挑战。
图2 系统韧性定义
在第二部分，高建喜博士针对单一高维复杂系统，主要介绍了高维复杂系统的降维方法、具有不完全信息的复杂系统的状态预测方法以及复杂系统受到扰动后的恢复方法。首先，高建喜博士介绍了高维复杂系统的降维方法，该方法可以将高维复杂系统的韧性表示为一个变量，进而准确预测系统的韧性。将上述方法应用于生态系统、生物网络及电力网络，结果验证了方法的有效性。接着，高建喜博士介绍了具有不完全信息的复杂系统的状态预测方法，该方法能够基于有限的数据信息，准确预测出系统的状态。将上述方法应用于生物网络与疾病传播网络，结果显示该方法具有良好的预测效果。进一步，高建喜博士介绍了复杂系统的恢复问题，主要考虑了系统规模、外部噪音、连接强度、扰动策略及灾害场景等对系统恢复及韧性的影响，并介绍了针对格子网络、社会复杂系统及交通系统等的研究成果。
图3 高维复杂系统降维方法
在第三部分，高建喜博士主要介绍了复杂关联系统级联失效分析方面的研究成果，重点介绍了关联系统临界点的预测方法，该方法能够基于有限的数据确定跨系统临界点的距离。在此基础上，高建喜博士进一步介绍了将上述方法应用于共生生态系统、疾病传播网络与人群移动网络等复杂系统的研究成果，结果验证了方法的有效性。
图4 关联网络级联失效分析流程
在报告后的交流环节，高建喜博士就研究中用到的数据类型及获取方式，如何在灾前防护系统，如何提高跨领域合作技能等问题进一步同与会成员展开讨论，整个报告持续了近90分钟。
图5 在线参加讲座人员合影
