리서치 하이라이트

표지 기사: 물리학적 네트워크에서의 구조적 전이

Nature 563, 7733

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뇌 신경 또는 3D 결합 회로와 같은 다양한 물리학적 네트워크에서 노드와 링크는 자체가 물리적인 객체이기 때문에, 서로 교차하거나 겹칠 가능성은 없다. 하지만, 수학적인 기초 분석을 통해서 이러한 네트워크가 이러한 구성 요소에 의해서 점유되고 있는 실제 공간에 대한 관심과 ‘비-횡단(no-crossing)’ 기준에 대한 기록이다. 이러한 효과는 네트워크의 집락 형성 속도가 계속해서 증가하고 있다. 이번 주 네이처에서 Nima Dehmamy와 공동연구원들은 이와 같은 물리적인 제약조건에 대한 연구를 통해서 이론적인 프레임워크를 밝혔다. 이러한 제약조건은 과학자들로 하여금 이와 같은 비-횡단 조건이 밀도가 변화될 때마다 네트워크의 기하학 및 3D 구조를 변화시키는 요인에 대해서 연구하였다. 표지 이미지는 기계적인 프레임 워크와 잠적인 3D 프린터를 이용에 대한 서로 다른 연구 그룹에 의해서 주도되었다. 규모에서 자유로운 네트워크에 대해서는 Barabási–Albert 모델이 이용되었으며, 이에 반해 적절한 램덤 네트워크 생성 모델은 Erdős–Rényi 모델을 통해서 수립되었다. 표지 사진: A-L Barabási, N. Dehmamy & A. Grishchenko 제공

Letter p.676
doi | 10.1038/s41586-018-0726-6 | 전문   | PDF

2018년11월29일 자의 네이처 하이라이트