統計物理学：複雑ネットワークにおける影響力の大きいノードを見つける

複雑ネットワークでは、いくつかのノードが他のノードより重要となる。最も重要なノードは、消去するとネットワークが崩壊してしまうノードであり、それらを見つけることは、例えば、疾病の蔓延を防ぐ最も有効な方法を探す場合など、多くの状況で基本的に重要である。しかし、これは難しい課題であり、この目的に利用できる方法の大半は、本質的に試行錯誤に基づいている。今回F MoroneとH Makseは、ランダムネットワークにおける最も影響力の大きいノードを決定する厳密な方法を考案した。この方法では、この問題を最適パーコレーションに写像し、彼らが「集団的影響」と呼ぶアルゴリズムを用いてこの最適化問題を解く。その結果、最適インフルエンサー（influencer）の数は非常に少なく、複雑ネットワークでは、低次数ノードがこれまでに考えられていたよりもずっと重要な役割を果たし得ることが分かった。

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