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論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #329
- 日期：2026-03-18
摘要
識別複雜網路中的模組化結構是理解複雜生物、技術和社會系統的功能、動態、穩健性和演化的基本任務。儘管在實踐中得到了廣泛應用，但流行的識別技術（例如基於優化稱為模組化的數量的技術）的準確性仍然很少被表徵。在這裡，我們對該方法進行系統性和批判性的分析。我們透過分析表明，除了先前觀察到的分辨率限制之外，模組化函數 $Q$ 表現出極端的簡併性，允許指數數量的高模組化但結構不同的解決方案。分層結構的存在進一步加劇了這個問題，其中模組將自己組織成模組的模組，並被認為是許多現實世界網路的特徵。我們透過對具有模組化或分層結構的合成網絡以及代謝網絡的幾個現實世界範例進行數值實驗來確認我們的分析結果。這些結果與廣泛持有的假設相矛盾，即模組化函數通常表現出明顯的全局最優值，並且意味著透過模組化來最大化識別的模組不太可能是唯一的，應該極其謹慎地解釋。最後，我們簡要討論了準確客觀地識別模組化結構的替代途徑。