Komplex rendszerek

Home Kutatás Komplex rendszerek

Komplex rendszerek

Osztályvezető:

Szabó György  D.Sc., tudományos tanácsadó

Munkatársak:

Kutatási témák
  • Evolúciós játékelmélet
  • Önszervező jelenségek komplex rendszerekben
  • Nemegyensúlyi fázisátmenetek
  • Népzenei, nyelvi és genetikai adatok számítógépes elemzése
  • Képfeldolgozási eszközök fejlesztése

A kis létszámú Laboratórium hagyományos kutatási területe az egyensúlyi és nem-egyensúlyi rendszerek statisztikus fizikai elemzése, ami az utóbbi években kezd kibővülni a tanulóalgoritmusok alkalmazásával és fejlesztésével. A Laboratórium legfőbb eredményei 2019-ben:

  • Folytatták a sokszereplős evolúciós játékelméleti modellek vizsgálatát olyan rendszerekben ahol az egyén és a közösség érdeke ellentétes. Olyan modelleket vizsgáltak, ahol a stratégia-frissítés korábbi erősen leegyszerűsített szabályai helyett ezek kombinációi határozzák meg a rendszer fejlődését. A kínai társszerzőkkel közösen végzett elemzések a kormányzati döntések szempontjából fontos jutalmazás és büntetés optimális kombinációját, illetve az információ és értékelés átadásának fontosságát és pontatlanságának következményeit vizsgálták. A körülmények periodikus változásának hatásait szlovén együttműködésben elemezték. A szereplők helyváltoztatásával együtt járó új kapcsolatok fejlődését és annak hatását a közösség szempontjából fontos együttműködésre az önkéntes közlegelő játékoknál ír kollégákkal tanulmányozták. A brazil együttműködés keretein belül a ciklikusság azon következményeit vizsgálták, amikor spontán módon kialakuló stratégiatársulások határozzák meg a rendszer fejlődését.
  • A mátrixok elemi (ortogonális) összetevőkre bontása lehetővé tette az elemi kölcsönhatások azonosítását a szimmetrikus potenciáljátékok körében. Ezt az elemzést az idén kiterjesztették a nem-szimmetrikus mátrixjátékokra. Eredményeik szerint a potenciál létezése az önkéntes érmepárosításra emlékeztető elemi kölcsönhatások hiányával, illetve az ennek megfelelő ortogonalitási kritériumokkal magyarázható. Az elemi kölcsönhatások összjátékának szisztematikus vizsgálatát kiterjesztették olyan rendszerekre, amelyeknél a potenciál létezését (és egyúttal a fizikai rendszerekre jellemző viselkedést) ciklikus komponensek akadályozzák. Sikerült megmutatni, hogy a ciklikus komponensek is képesek olyan társadalmi dilemmát okozni, ami a társadalom átlagos jövedelmének csökkenésében jelentkezik. Ezeknél a rendszereknél érvényesül a ciklikus kölcsönhatások körében már 20 éve ismert jelenség, miszerint ciklikus dominancia esetében a külső támogatás haszonélvezője a támogatott stratégia ragadozója. Ez a hatás olyan lavinajelenségek sorozatát indítja el a térbeli modelleknél, ahol képesek kialakulni és növekedni olyan tartományok, ahol a társadalmi jövedelem optimális, de ezt a kedvező eredményt a ciklikusság említett hatása rövid időn belül megszünteti.
  • Az irányított gráfok statisztikai elemzésénél bevezették a hálózatelemzés számára fontos mennyiségeket, amelyek számszerűsítik a ciklikus és hierarchikus összetevők hányadát, ill. a hierarchikus komponens antiszimmetrikus természetét. A fogalmak alkalmazhatóságát a bajnokságokra jellemző irányított gráfok esetében számszerűen is elemeztük. Ezek a vizsgálatok a statisztikus fizika ekviparticiós tételére emlékeztető összefüggések létezését sejtetik a véletlen gráfoknál.
  • A statisztikus fizika hagyományos fogalmainak és módszereinek következetes alkalmazása érhető tetten a Griffiths fázis univerzális tulajdonságainak numerikus elemzésénél is az időben lassan változó agymodelleken. Ezek a vizsgálatok alkalmasak voltak az agymodellekben megfigyelhető lavinajelenségek méreteloszlásának tanulmányozására.
  • A népzenei és genetikai adathalmaz állandó növelése megköveteli az elemző algoritmusok folyamatos fejlesztését is. Az újonnan kifejlesztett algoritmusok alkalmasak a csoportosulások azonosítására és az evolúciós öröklődés követésére mind a genetikai (haplocsoport) jellemzőkben, mind pedig a népzenei dallamok népi jellegzetességeiben. Mivel a két adathalmaz evolúciós fejlődése szorosan kötődik egymáshoz, ezért közöttük fennálló rokonsági (hasonlósági) viszonyokról pontosabb képet alkothatunk és kísérletekkel ellenőrizhető további kérdéseket tehetünk fel.