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論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #96
- 日期：2026-03-18
摘要
生物和社會系統的特徵通常是在局部變化的結構中出現一般宏觀模式。這種變化——無論是在生態系統中還是在城市中——不僅表現出統計上的偶然性，而且表現出創新、選擇和由此產生的當地適應的豐富歷史。由於這些原因，分析複雜系統的結構並描述它們在不同組織規模下包含的資訊量仍然是一個挑戰。在這裡，我們發展了一個統一的框架來研究跨尺度的複雜系統的局部異質性。我們展示瞭如何使用進化生物學和統計學習理論的方法來量化在局部級別編碼了多少信息，以及複雜性如何從粗粒度的簡單模式構建到豐富的局部結構。為了說明我們的方法，我們將這些想法應用於美國城市的社區結構。我們在大都會層級的簡單而普遍的統計模式中觀察到 900 多個城市和 200,000 個社區的家庭收入存在強烈的地方異質性。透過這種方式，我們透過收入確定了當地選擇的可變強度，並量化了解釋在美國城市地區觀察到的不同社區結構所需的解釋的複雜性。