Zealots in multi-state noisy voter models
噪声选民模型是观点动力学的一种程式化表示。个体复制其他个体的观点，并受到自发状态变化的影响。在两种意见状态的情况下，该模型已知在两种意见都存在的单峰阶段和其中一种意见占主导地位的双峰阶段之间具有噪声驱动的过渡。狂热者的存在可以消除具有两种意见状态的模型中的单峰和双峰阶段。在这里，我们研究了M>2意见状态的噪声选民模型中的狂热者对完全交互图的影响。我们发现，相位行为多样化，多达六种可能的定性不同类型的固定状态。狂热者的存在消除了这些阶段中的一些，但不是全部。我们分析的情况下，狂热者影响整个人口，或只有一小部分的代理商，并表明这种情况对应于一个单一的社区模型与狂热者的分数，进一步丰富了相图。我们的研究是根据持有特定观点的个人数量的有效出生-死亡动态进行分析的。数值模拟结果得到了证实。
2020-07-15 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Delayed interactions in the noisy voter model through the periodic polling mechanism
本文研究了通过周期性轮询机制引入延迟交互对噪声选民模型平稳分布的影响，发现随轮询周期增加会出现非单调的形状参数缩放及振荡行为，但模型仍收敛于类似Beta-二项分布的平稳分布。
2024-06-20 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
The noisy voter model under the influence of contrarians
在平均场水平上研究了逆向对噪声选民模型的影响。噪声选民模型是选民模型的一种变体，其中代理人可以采用两种意见，乐观或悲观，并可以通过模仿（羊群）和内在（噪声）机制来改变它们。噪声选民的合奏经历了一个有限大小的相变，在增加噪声的相对重要性，羊群，形成双峰阶段，其中大多数代理剪切相同的意见，以单峰阶段，几乎相同比例的代理处于相反的状态。通过包含逆向者，我们允许一些投票者采纳其他代理人的相反意见（反羊群）。我们首先考虑的情况下，只有逆向，并表明，唯一可能的稳定状态是单峰之一。更一般地说，当选民和逆向存在，我们表明，双峰单峰过渡的噪声选民模型的盛行，只有当系统中的逆向的数量小于4，和他们的特征率是足够小的。当反对者的数量大于或等于4时，只有在单峰阶段才能看到投票者和反对者。此外，如果投票者和反对者的数量，以及噪声和羊群率，是相同的顺序，那么稳定状态的概率函数是非常好的近似高斯分布。
2018-07-09 physics.soc-ph
Analytical and numerical study of the non-linear noisy voter model on complex networks
我们研究了嘈杂的选民模型，使用一个特定的非线性依赖率，考虑到个人之间的集体互动。该模型在全对全耦合配置下得到了精确解，在随机网络环境下得到了近似解。在所有对所有的设置，我们发现，非线性相互作用诱导“真正的”相变，相反的线性版本的模型，生存在热力学极限。复杂网络的主要作用是改变过渡线和修改有限大小依赖，这种修改可以通过引入有效系统大小来捕获，该有效系统大小随着网络的度异质性而减小。虽然一个非平凡的有限大小的依赖性的概率分布的时刻是来自我们的治疗，平均场指数，但在热力学极限。这些理论预测很好地证实了随机过程的数值模拟。
2018-10-04 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Supportive interactions in the noisy voter model
Latane社会影响理论预测招聘和支持性互动负责意见的形成。到目前为止，在选民模型中只考虑了招募互动。在这里，我们考虑一个嘈杂的选民模型与支持性的互动，这使得选民不太可能改变他们的意见。这类似于冻结的选民模型，但选民不是与过去的自己互动，而是得到同龄人的支持。我们研究了两种不同的方式，支持可以实现：支持阻止模仿以及独立性，支持阻止模仿。这两个假设都在模型中引入了强漂移，几乎总是克服了模仿行为引起的扩散。第一个假设将强吸引力引入到完全共识状态，除非支持变得太强。后一种假设促进了部分共识，与幸存的少数群体。
2020-11-25 physics.soc-ph
Noisy voter model for the anomalous diffusion of parliamentary presence
我们研究了2008-2012年和2012-2016年立陶宛议会立法机构的议会存在数据。我们考虑数据集中每个个体代表的累积存在序列。这些系列表现出超扩散行为。我们提出了一个修改的嘈杂的选民模型作为模型的议会存在。我们提供了详细的分析，个别代理轨迹的异常扩散，并表明修改后的模型是能够重现经验统计特性。
2020-03-17 physics.soc-ph
Polarization-induced stress in the noisy voter model
提出噪声投票者模型的推广，引入受极化程度影响并可被强化或削弱的内在更新机制，通过主方程解析与模拟揭示单峰、双峰、W和M四类稳态相。
2024-02-01 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Herding and idiosyncratic choices: Nonlinearity and aging-induced transitions in the noisy voter model
我们认为羊群效应到非羊群效应的转变所造成的特质的选择或不完美的模仿的背景下，Kirman模型的金融市场，或相当于嘈杂的选民模型的意见形成。在这些原始模型中，这是一个有限大小的过渡，消失了大量的代理。我们展示了两种不同机制的引入如何使这种转变变得稳健且明确。第一种机制是考虑到局部多数的非线性效应的代理之间的非线性相互作用。第二个是老化，所以一个代理人在一个给定的状态下呆的时间越长，她就越不愿意改变状态。
2018-12-13 physics.soc-ph
Consensus and diversity in multi-state noisy voter models
我们研究了具有多个观点的选民模型的一个变体;个体可以相互模仿，也可以在突变事件中随机改变自己的观点。我们关注的情况下，人口与所有的互动。观察到多模态和单峰平稳分布的制度之间的噪声驱动的过渡。在前者中，人口大多处于共识状态;在后者中，意见不一。我们推导出一个有效的死亡-出生过程，从其中一种观点的角度描述动态，并用它来分析计算平稳分布的边缘。这些计算对于具有同质模仿率和突变率的模型是精确的，如果速率是异质的，则是近似的。我们的方法可以用来描述噪声驱动的过渡，并获得共识状态之间的平均切换时间。
2019-03-21 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Threshold $q$-voter model
我们引入了阈值$q$ -选民观点动力学，面临二元选择，可以改变主意时，至少$q_0$之间的$q$邻居共享相反的意见。否则，智能体仍然可以以一定的概率$\varepsilon$改变主意。这种临界动态考虑了即使在其成员之间没有完全一致的情况下，影响集团说服的可能性。事实上，不仅在游说团体中存在$q$ -投票者模型中假设的一致性（$q_0=q$）时，个体可以跟随他们的同伴，而且根据情况，在$q$中存在简单多数（$q_0>q/2$）、拜占庭共识（$q_0>2q/3$）或任何最小数量的$q_0$时，个体也可以跟随同伴。这个现实的阈值让位于在标准$q$ -表决器中没有观察到的新兴集体状态和相变。阈值$q_0$，连同由$\varepsilon$引入的随机性，产生一种现象学，该现象学模仿具有随机驱动（例如不一致性和独立性）的$q$ -投票者的特定情况。特别是，非共识多数状态是可能的，以及混合阶段。可以发生连续和不连续的相变，但也可以发生从波动相到吸收状态的转变。
2018-07-10 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Stochastic pair approximation treatment of the noisy voter model
我们提出了一个完整的随机描述的对近似方案研究异构网络上的二态动力学。在这个一般的方法，我们得到一组方程的动力学相关性，波动和有限尺寸的影响，以及所有相关变量的时间演化。我们测试这个方案的一个原型模型的观点动力学被称为嘈杂的选民模型，有一个有限大小的临界点。使用封闭方法的基础上系统的大小扩展随机动力学吸引子周围，我们得到非常准确的结果，与数值模拟相比，静态和时间相关的数量是否低于，在临界区域内或以上。我们还表明，在复杂网络中的有限大小的影响不能被捕获，因为经常建议，只是取代了实际的系统大小$N$由一个有效的网络相关的大小$N_{\rm eff}$
2018-09-24 physics.soc-ph
Anomalous diffusion and long-range memory in the scaled voter model
我们分析了尺度投票模型，这是一个推广的噪声投票模型与时间相关的羊群行为。我们考虑的情况下，当羊群行为的强度增长作为一个幂律函数的时间。在这种情况下，缩放的投票者模型简化为通常的噪声投票者模型，但是它由缩放的布朗运动驱动。我们推导出的缩放选民模型的第一和第二时刻的时间演化的解析表达式。此外，我们推导出的第一次通过时间分布的解析近似。通过数值模拟，我们证实了我们的分析结果，以及表明，该模型具有长程记忆指标，尽管是一个马尔可夫模型。该模型具有与有界分数布朗运动一致的稳态分布，有望成为有界分数布朗运动的良好替代模型.
2023-02-11 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-fin.ST
The noisy voter model on complex networks
我们提出了一种新的分析方法来研究复杂网络上的随机二态模型。超越通常的平均场论，这种替代方法是基于引入退火近似不相关的网络，允许处理网络结构的参数异质性。作为一个例子，我们研究了噪声选民模型，修改的原始选民模型，包括随机变化的状态。所提出的方法是能够展开的依赖模型不仅对平均度（平均场预测），但也对更复杂的平均度分布。特别是，我们发现，程度的异质性-方差的基础程度分布-有很强的影响噪声引起的，有限大小的过渡发生在模型中的临界点的位置上，在本地订购的系统，并在其时间相关性的函数形式。最后，我们展示了后一点如何打开的可能性，推断的程度异质性的底层网络，只观察系统的整体行为，一个感兴趣的问题，只有宏观的，人口水平的变量可以测量的系统。
2016-04-20 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Complete aging in the noisy voter model enhances consensus formation
研究噪声选民模型中完全老化对共识形成的影响，发现完全老化增强共识形成并将临界点移至更高值，但老化概率渐近为零时稳态不一定达到。
2024-12-23 physics.soc-ph
Mean First Passage Time of the Symmetric Noisy Voter Model with Arbitrary Initial and Boundary Conditions
本研究探讨了对称噪声投票模型中任意初始和边界条件对平均首次通过时间的影响，推导出精确解析表达式并验证了Kramers定律的适用性。
2025-12-02 cond-mat.stat-mech math.PR math.ST
Emergence of echo chambers in a noisy adaptive voter model
本研究将用户屏蔽行为引入带噪声的自适应选民模型，发现噪声强度与屏蔽倾向变化会引发网络单社群与多回声室社群两相转变，结果经仿真与平均场理论验证。
2025-01-16 nlin.AO physics.soc-ph
Is the Voter Model a model for voters?
选民模型作为一种典型的观点动力学模型得到了广泛的研究。然而，它的建模能力，真正的观点动力学还没有得到解决。我们引入了一个嘈杂的选民模型（占社会影响力）与代理人的经常性流动性（作为社会背景的代理），其中的空间和人口的多样性作为模型的输入。我们表明，动态可以被描述为一个嘈杂的扩散过程，其中包含适当的各向异性耦合拓扑结构的人口和流动性的异质性。该模型将美国总统选举的统计特征描述为各县之间的静态选票份额波动，以及随距离衰减的长程空间相关性。此外，它恢复这些属性的行为时，实空间重正化进行粗粒度的地理尺度从县一级通过国会选区和国家。最后，我们分析了流动范围和随机性在决策中的作用，这与实证观察是一致的。
2014-06-16 cs.SI physics.soc-ph
Beyond the Median Voter: A Model of How the Ideological Dimension Shapes Party Polarization
本文提出多维意识形态空间中的两党选举数学模型，发现意识形态空间有效维度的降低会从根本上提高政党极化的临界阈值，从而解释了政党极化与选民议题极化脱节等悖论。
2025-05-27 physics.soc-ph
Noisy multistate voter model for flocking in finite dimensions
我们研究了一个自推进粒子在成对复制相互作用和噪声作用下的集体行为模型。粒子在二维空间上以恒定速度$v$移动，并且在动力学的单个步骤中，每个粒子采用随机选择的相邻粒子的运动方向，并添加幅度扰动$η$（噪声）。我们研究了粒子的运动和噪声幅度$η$如何影响粒子的排列（顺序）的全局水平。在静态的情况下，粒子被固定在一个正方形晶格的网站，并与他们的第一个邻居相互作用的情况下，我们发现，对于任何噪音$v=0$的系统达到一个稳定的状态完全无序的热力学极限，而$η=0$全序最终实现了系统与任何数量的粒子$N$。因此，当粒子是静态的时，该模型显示在零噪声处的转变，并且因此对于有限噪声（$η>0$）没有有序的稳态。我们发现，有限大小的过渡噪声消失与$N$作为$η_c^{1D} \sim N^{-1}$和$η_c^{2D} \sim \left(N \ln N \right)^{-1/2}$在一维和二维晶格，分别，这是与已知的结果的一种噪声选民模型的催化反应的行为。当粒子以有限的速度$v>0$在空间中运动时，就会出现一个有序相，其特征是一小部分粒子以相似的方向运动。该系统在与$v$成比例的噪声幅度$η_c>0$处表现出有序-无序相变，并且对于$v \ll 1$，其尺度近似为$η_c \sim v \, (-\ln v)^{-1/2}$。这些结果表明，粒子的运动是能够维持一个系统的整体秩序与选民的相互作用…
2021-06-28 physics.soc-ph
Percolation Threshold for Competitive Influence in Random Networks
在本文中，我们提出了一个新的平均模型建模的竞争影响$K$候选人之间的$n$选民在选举过程中。对于这样一个影响力传播模型，我们解决了一个问题，有多少种子选民的候选人需要放置在未定的选民，以赢得选举。我们发现，从随机块模型生成的随机网络，存在一个渗流阈值的候选人赢得选举，如果种子选民的候选人放置的数量超过阈值。通过大量的实验，我们表明，我们的理论渗流阈值是非常接近的随机网络的模拟和误差是在$10\%$的真实世界的网络。
2019-04-21 cs.SI physics.soc-ph
Emergence of polarization in a voter model with personalized information
假新闻的繁荣受到在线社交网络推荐算法的青睐，这些算法基于用户之前的活动，提供适合他们偏好的内容，从而产生过滤气泡。我们引入了一个易于分析的个性化信息的选民模型，在该模型中，外部场往往会使代理人的意见与她过去更频繁地持有的意见保持一致。我们的模型显示了一个令人惊讶的丰富的动态，尽管它的简单。分析平均场的方法，通过数值模拟证实，使我们能够建立一个相图，并预测是否以及如何达成共识。值得注意的是，极化可以避免只有弱相互作用与个性化的信息，如果代理的数量低于阈值。我们分析计算这个临界尺寸，这取决于在一个强非线性的方式相互作用的概率。
2020-10-23 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Filter Bubble effect in the multistate voter model
社交媒体通过向用户推荐与他们过去偏好强烈相关的内容来影响在线活动。通过这种方式，它们将用户限制在过滤气泡内，从而严重限制了他们对新内容或替代内容的接触。我们通过考虑多州选民模型来研究这种类型的动态，其中，在给定的概率$λ$下，用户与暗示过去最常持有的观点的“个性化信息”进行交互。通过理论论证和数值模拟，我们表明存在一个非平凡的过渡区域（小$λ$）达成共识和区域（高于阈值$λ_c$），系统得到极化和集群的用户与不同的意见无限期地持续。对于大的系统大小$N$，阈值总是消失，这表明对于大量用户来说，共识变得不可能。这一发现开启了关于个性化推荐算法广泛使用的副作用的新问题。
2022-02-02 physics.soc-ph
A generalized voter model with time-decaying memory on a multilayer network
通过将多层网络和时间衰减记忆引入到原始投票模型中，研究了节点压力的时空累积对共识的耦合影响。研究发现，对等压力的异质性和时间衰减机制都不利于共识的形成。平均场分析表明，该模型中的相变受同伴压力和更新阈值的累积影响。一致阈值与同伴压力影响的衰减率之间存在函数关系，而达到一致的时间则受记忆长度和衰减率的耦合影响。中等衰减率可能导致达成共识的时间短得多。
2016-03-22 physics.soc-ph
In search for the social hysteresis -- the symmetrical threshold model with independence on Watts-Strogatz graphs
利用对近似和Watts-Strogatz图上的蒙特卡罗模拟研究了具有独立性（噪声）的齐次对称阈值模型.该模型是著名的格兰米特阈值模型的修改版本：概率$p$的选民独立行动，即随机采取两个状态之一+/-;互补概率$1-p$，选民采取给定的状态，如果足够大的比例（高于给定的阈值r）的个人在其附近是在这个状态。我们表明，由噪声参数p引起的相变的性质取决于阈值r，以及图的参数。对于r=0.5，仅观察到连续的相变，而对于r>0.5，也可能观察到不连续的相变。滞后随着平均度<k>和重写参数β的增加而增加。另一方面，滞后的宽度与阈值$r$之间的依赖性是非单调的。观察到最大滞后的r值与描述性规范中用于操纵社会实验中的人的大多数的大小重叠得很好。我们把本文中得到的结果在一个更广泛的画面，并讨论他们的背景下，其他两个模型的二元意见，即多数票和q-选民模型。
2020-02-29 physics.soc-ph
Fragmentation from group interactions: A higher-order adaptive voter model
自适应选民模型允许研究同质性之间的相互作用，即志同道合的个体相互吸引的趋势，以及社会影响力，即有联系的个体相互影响的趋势。然而，它依赖于图，因此，它只考虑成对的相互作用。我们开发了一个最小的自适应选民模型超图的扩展，研究使用阈值参数的任意大小的组的相互作用。研究了以$S$-一致超图为初始构型的问题。通过数值模拟，我们发现了在相应的成对模型中没有发现的新现象，如磁化带的形成和平衡态的缺乏。最后，我们开发了一个分析模型，使用稀疏超图近似，准确地预测带的边界和高度。
2023-03-18 physics.soc-ph
Opinion dynamics with confidence threshold: an alternative to the Axelrod model
选举模型和阿克塞尔罗德模型是描述网络上意见传播的两个主要随机过程。前者包括社会影响，即个体在互动时变得更相似的趋势，而后者也解释了同质性，即与更相似的个体更频繁地互动的趋势。Axelrod模型在过去的十年中基于数值模拟得到了广泛的研究。相比之下，我们给出了严格的分析结果的概括的选举模型，是密切相关的阿克塞尔罗德模型，因为它结合了社会影响力和信心阈值，这是仿照有点类似于同质性。网络的每一个顶点，用一个有限连通图表示，都由一个观点来表征，并且可以与它的邻顶点相互作用。与选举模型类似，交互作用导致两个交互顶点之间的一致性--社会影响力--但与选举模型不同的是，当且仅当顶点的观点在一定距离内时，交互作用才会发生--置信阈值。在一个确定性的静态方法，我们首先给出下限和上界的最大数量的意见，可以支持的网络作为一个函数的置信度阈值和各种特性的图。在平衡共存的意见的数量，然后调查的概率动态方法的随机过程从随机配置.
2010-12-25 math.PR nlin.AO physics.soc-ph
Role of noise and agents' convictions on opinion spreading in a three-state voter-like model
在这项工作中，我们研究的意见形成的一个类似选民的模型定义在一个正方形格子的线性尺寸$L$。代理人可能处于三个不同的状态，代表任何有三个选择（是，否，未定）的公共辩论。我们认为异质代理人有不同的信念，他们的意见。这些信念限制了个体在互动过程中的说服能力。此外，存在噪声$p$，其表示个体自发地将其意见改变到未决定状态的概率。我们的模拟表明，该系统达到平稳状态的所有值的$p$，只有无噪声的情况下发生的共识状态$p=0$。在这种情况下，弛豫时间根据对数正态函数分布，平均值$τ$随着晶格尺寸增长为$τ\sim L^α$，其中$α\approx$ 0.9。我们发现了一个阈值$p^{*}\approx$ 0.9以上的未决定的代理的固定分数大于决定的分数。我们还研究了系统中存在外部效应的后果，该系统模拟了大众媒体对舆论形成的影响。
2013-06-17 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Nonlinear $q$-voter model with inflexible zealots
研究了有限混合种群中具有刚性狂热者的非线性$q$ -选民模型的动力学性质。在这个系统中，每个人都支持两个政党中的一个，要么是一个敏感的选民，要么是一个顽固的狂热分子。在每一个时间步，如果某个邻居属于同一个状态下的一组$q\geq 2$邻居，那么易感者就会采纳该邻居的意见，而顽固的狂热者则永远不会改变他们的意见。在双方的狂热分子的存在下，模型的特征在于波动的稳态，并且在狂热密度阈值以下，意见的分布是双峰的。经过一段时间后，大多数支持者成为拥有更多狂热分子的政党的支持者，意见分布是不对称的。当两个政党的狂热者数量相同时，意见分布是对称的，从长远来看，支持者会从他们都支持一个政党的状态无休止地摇摆到相反的状态。在狂热者密度阈值以上，当每种类型的狂热者数量不等时，概率分布是单峰和非高斯的。这些属性进行了研究分析和随机模拟。我们还研究了当狂热者只支持一个政党时，达成共识的平均时间。
2015-06-25 cond-mat.stat-mech cs.SI nlin.AO
Opinion inertia and coarsening in the Persistent Voter model
本文研究持久选民模型中的意见惯性机制，阐明了共识平均时间最短的Δη_min附近，大尺寸活性区通过移出畴内狂热者、抑制慢演化条纹加速共识的机制，为打破极化状态提供参考。
2025-03-21 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Voter Models and External Influence
在本文中，我们扩展了选民模型（VM）和阈值选民模型（TVM），包括外部影响建模为一个跳跃过程。我们研究新制定的模型分析和计算，采用扩散近似和平均场近似。我们得出的结果有关的概率达成共识，对一个特定的意见，也是预期的共识时间。我们发现，虽然包括外部影响导致更快的共识一般，这种效果是更明显的VM相比，TVM。我们的研究结果表明，“宏观层面”的现象，如外部的影响相比，“微观层面”的本地相互作用的潜在重要性。
2016-10-31 cs.SI math.PR physics.soc-ph
Social Influence and Consensus Building: Introducing a q-Voter Model with Weighted Influence
该研究提出一种带意见偏差的加权影响q-投票者模型，分析了不同偏差水平下的系统稳态与动力学特性，揭示了偏差对共识形成的关键作用及系统的普适临界行为。
2024-09-15 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Analytical and numerical treatment of continuous ageing in the voter model
本文修改传统选民模型，引入连续年龄依赖的切换速率，通过改进Lewis稀疏算法和解析方法处理非马尔可夫动力学，揭示了系统向共识或冻结态的渐近行为及噪声引发的相变。
2022-08-08 physics.soc-ph
A voter model on networks and multivariate beta distribution
在选举中，投票份额或投票率表现出很强的空间相关性。随着距离的对数衰减表明，一个2D噪声扩散方程描述的系统。基于对美国总统选举数据的研究，可以确定投票份额的波动也表现出很强的长距离空间相关性。以前，人们认为很难诱导强大的和长期的空间相关性的投票份额，而不打破经验观察到的狭窄分布。我们证明了网络上的选民模型显示了这样的行为。在该模型中，一个节点中有许多选民，他们受到节点中的代理人和链接节点中的代理人的影响。一个多元Wright-Fisher扩散方程的联合概率密度的投票份额。平稳分布是beta分布的多元推广。此外，我们还估计了投票份额的均衡值和协方差矩阵，并得到了与多元正态分布的对应关系。这种方法大大简化了选举建模中参数的校准。
2019-04-18 physics.soc-ph stat.AP
Opinion dynamics under large-scale exogenous events
Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学）；Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会）；Universitat de Barcelona Institute of Complex Systems (UBICS)（巴塞罗那大学复杂系统研究所）
本研究提出通用随机过程框架，分析大规模外生冲击对意见形成的影响，揭示冲击对达成共识的利弊条件及新型多峰状态。
2026-10-01 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Phase transitions for polyadic epidemic and voter models with multiscale groups
本研究探讨多尺度多元相互作用对SIS传染病和自适应选民模型的影响，发现双稳态区域保护无病状态，并能稳定网络或加速收敛。
2025-10-10 nlin.AO physics.soc-ph
Conformism-driven phases of opinion formation on heterogeneous networks: the q-voter model case
q-选民模型是经典选民模型的一个变体，已经被几位作者分析过：在允许研究观点动力学的同时，这个模型也被认为是社会物理学广泛领域中定义的许多模型中最具代表性的一个。在这里，我们调查的一致性达成共识的过程中的后果，通过数值模拟一个q-选民模型与代理行为要么作为顺从者或不顺从者，嵌入异构网络拓扑结构（小世界和无标度）。事实上，虽然它是已知的，一致性提高达成共识，相关的过程往往只研究了完全连接的网络，从而大大限制了我们的充分理解it. This文件的方向分析更现实的社会models的第一步，显示不同的意见形成阶段，由一致的代理密度驱动，是可观察的。其结果是，我们确定的一致性代理商的密度阈值，不同的拓扑结构和分离不同的制度，我们的系统，范围从无序的阶段，不同的意见共存，逐渐更有序的阶段，最终达成共识。
2015-01-05 nlin.AO physics.soc-ph
Zealotry Effects on Opinion Dynamics in the Adaptive Voter Model
自适应选民模型作为一个概念模型，在时间演化的社交网络上的意见形成过程中得到了广泛的研究。过去对狂热者（即旨在将其固定观点传播到整个系统的节点）的影响的研究仅考虑了静态网络上的选民模型。在这里，我们扩展的狂热的研究的情况下，自适应网络拓扑结构与节点的状态共同发展，并调查意见传播引起的狂热者取决于他们的初始密度和连通性。数值模拟表明，在碎片阈值以下，低密度的狂热者足以将他们的观点传播到整个网络。在过渡点之外，狂热者必须表现出比普通节点更高的度，以有效地传播他们的观点。我们使用平均场近似的模型产生一组低维的耦合常微分方程来验证数值结果。我们的研究结果意味着，传播的狂热分子的意见，在自适应选民模型是强烈依赖于链路重布线的速度和正常节点的平均程度相比，狂热分子。为了避免狂热者的观点完全占据主导地位，剩下的节点有两种可能的策略：分别调整重新布线的速度和/或与其他节点的连接数量。
2017-11-07 physics.soc-ph
Opinion formation under mass media influence on the Barabasi-Albert network
本研究在Barabasi-Albert网络上用q-voter模型数值探究大众媒体影响下的观点形成规律，确定了共识临界概率阈值及弛豫时间的幂律变化关系。
2024-07-14 physics.soc-ph
Mass media and its impact on opinion dynamics of the nonlinear $q$-voter model
本研究基于非线性 $q$-voter 模型探讨大众媒体对观点演化的影响，发现概率阈值与智能体大小呈幂律关系，并消除了两种有序状态共存现象，同时得出弛豫时间与种群大小的幂律关系。
2023-11-22 physics.soc-ph
Threshold learning dynamics in social networks
社会学习被定义为一个群体聚集信息的能力，这一过程必须在很大程度上依赖于社会互动机制。消费者选择购买哪种产品，或者选民决定在重要问题上采取哪种选择，通常会面对从他们的联系人那里收集的信息的外部信号。公认的经济模型通常预测，除非某些个体表现出无限的影响力，否则正确的社会学习会发生在大量人群中。我们挑战这一结论表明，一个直观的阈值过程的个人调整并不总是导致这样的社会学习。具体而言，我们发现存在三种通用制度。只有在其中一个阈值处于合适的中间范围内时，种群才能学习正确的信息。在另外两种情况下，当阈值过高或过低时，系统要么冻结，要么进入持续通量。这些制度通常在不同的社交网络（复杂或定期），但有限的互动被发现，以促进正确的学习，通过扩大参数区域发生。
2010-08-18 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Group cohesion under asymmetric voting behaviors
本文扩展噪声群体形成模型，引入非对称投票行为，通过理论与模拟揭示投票噪声、注意力衰减率等因素对群体凝聚力的影响规律。
2023-06-25 physics.soc-ph
Competition between private and expressed opinions in binary choice: the $α$-EPO $q$-voter model
Wrocław University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫科技大学）；Complexity Science Hub Vienna（维也纳复杂科学中心）
针对私人意见与表达意见不一致的现象，提出$\alpha$-EPO $q$-选民模型，通过异步更新参数$\alpha$调控两种意见的更新概率，结合平均场理论和首次发展的配对近似方法，揭示了自我反从众性对集体结果的关键影响。
2026-05-14 physics.soc-ph
The impact of anticonformity on the diffusion of innovation -- insights from the q-voter model
本文通过扩展q-投票模型引入反从众行为，研究其对创新扩散的影响，发现反从众能加速早期采用并促进成功扩散，具有实际应用价值。
2025-11-28 cs.SI physics.soc-ph
Long ties accelerate noisy threshold-based contagions
针对复杂传染被认为更依赖聚集网络的结论，本文在阈值模型中引入低频噪声采纳，证明随机重连形成的长联系可加速传播，并经仿真和数百个经验网络验证。
2023-08-20 cs.SI math.PR physics.soc-ph
Phase Transitions in Spectral Community Detection of Large Noisy Networks
研究了基于谱聚类的社区发现算法在Erdos-Renyi型随机噪声模型下的灵敏度问题。我们证明了在社区可检测性的相变作为外部边缘连接概率和噪声边缘存在概率的函数下的一般网络模型，其中两个任意连接的社区由随机外部边缘互连。具体地，当社区间边缘连接概率超过某个临界值时，社区发现性能从几乎完美的可检测性转变为低可检测性。我们推导出上界和下界的临界值，并表明，当两个社区具有相同的大小的界限是相同的。使用网络仿真验证了相变结果。使用推导出的相变阈值的表达式，我们提出了一种方法，从观测数据估计这个阈值。
2015-04-10 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
