本研究使用随机动力学模型来研究社会系统中个人级别的转变概率，并提出了有效的变分推理算法来处理大规模个体之间的动态交互，验证此方法的效果时，使用无线传感器网络数据来跟踪疾病传播，并预测每个个体的感染可能性，结果表明该方法比抽样更高效且精度更高。
Nov, 2016
这篇论文介绍了在统计物理学、计算机科学和神经生物学交叉领域中涌现的模型统计方法，如关联复制和空腔方法，信息传递的概念和其在神经计算和学习中的应用，以期提供更好的理论和技术支持解决神经网络中的复杂计算问题。
Jan, 2013
本文回顾了复杂网络领域的最新进展，重点讨论了网络拓扑和动态的统计力学。通过回顾激发最近对网络兴趣的实证数据，讨论了主要模型和分析工具，包括随机图、小世界和无标度网络等，以及拓扑与网络抵抗故障和攻击的稳健性之间的相互作用。
Jun, 2001
探讨短时间尺度内的社交互动，提出一种考虑人们固有异质性和动态变化的会议场所的模型，该模型可应用于研究社交网络中的动态进程。
Feb, 2011
通过发现一个密集连接的人口的动态社交网络，结构和核心能够提供社交行为和空间行为之间复杂相互作用的强有力的简化，这些研究结果表明社交行为可以用高精度进行预测。
Jun, 2015
本文讲述了一种通过建模过程来实现古希腊阿尔戈斯集市中人群真实模拟的方法，并聚焦于非主观的人群集体行为现象，这是典型的集体涌现的自我组织形成，物理交互粒子系统是模拟它的优秀候选项之一。
May, 2010
用复杂网络建模相互作用系统的动态已成为主要范例，但现实系统的高阶相互作用往往涉及三个或更多单元的团体，因此更好的工具是高阶结构，如超图和单形复合体，本文概述了高阶相互作用引发的集体行为及高阶系统物理面临的三个关键挑战。
Oct, 2021
物理学自发自组织问题的历史、现状和挑战，以及两种现代数学形式化方法的概述，展示了如何通过统计力学得出结构化状态的生成原理。
Nov, 2023
本文综述历史发展中的统计网络建模及其在静态和动态网络模型中的应用，强调对图形化表示、参数及其估计的解释，并介绍了机器学习和统计学中的一些未解之谜和挑战。
Dec, 2009
混沌多体系统的新兴智能行为可以通过统计物理学来表征，探索学习机制与物理动力学之间的关系，以设计适用于人工智能应用的智能系统。
Aug, 2023