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研究提出了一个新的理论框架，以理解复杂的高阶网络
Filippo Radicchi共同撰写了一项关于高阶网络的研究，提出了一个增强AI算法并了解复杂系统的框架。该邮政研究提出了一个新的理论框架，以了解科学询问者最初出现的复杂高阶网络。
来源:Scientific InquirerLuddy信息学，计算和工程学院信息学教授Filippo Radicchi共同撰写了一项开创性的研究，可以导致新的AI算法的发展和研究大脑功能的新方法。
Filippo Radicchi， Luddy信息学，计算和工程学学院，该研究的标题为“拓扑塑造高阶网络的动态”，并在自然物理学上发表，提出了一个专门设计用于理解复杂高阶网络的理论框架。它可能会导致物理，神经科学，计算机科学，气候科学，金融等学科的突破。
“拓扑形成高阶网络的动态”， 自然物理 自然物理“新框架是基于一个相当不寻常的观点，并且可能在多种应用程序中改变游戏规则。” Radicchi说。
具体来说，该研究提供了有关拓扑如何塑造动力学，动力学如何学习拓扑以及拓扑如何动态发展的见解。
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目标是将物理学家，数学家，计算机科学家和网络科学家介绍高阶拓扑动态的新兴领域，并描述未来的研究挑战。
Radicchi说，可以方便地将复杂的真实系统（例如大脑，化学反应和神经网络）建模为高阶网络，这些系统的特征是多体连接，表明系统的多个元素同时相互作用。
“网络科学中通常使用的理论方法取决于一个假设，即只有两个要素可以一次相互作用。” Radicchi说。 “因此，他们无法正确处理高阶网络。”
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