新算法剖析“嘈杂”数据以更好地预测临界点

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文章介绍了一种新的算法，该算法能够更好地预测系统的临界转折点。无论是气候灾难还是心理健康危机，数学告诉我们要关注数据的波动。这种算法利用随机微分方程的力量观察数据点或节点的波动，并确定应该用哪些节点来计算早期预警信号。研究人员发现，简单选择具有最高波动的节点并不是最佳策略，因为一些被选中的节点可能与其他被选中的节点过于相关。他们表示，这一算法可以很容易地应用到实际数据中，并希望与生态学家、气候科学家和医生合作，进一步开发和测试该算法。

该算法是由美国布法罗大学的研究人员开发的，已在《自然通讯》杂志上进行了详细介绍。研究人员表示，这一算法将网络科学完全纳入了流程中。尽管早期预警信号已应用于生态学和心理学，但很少有研究关注这些信号在网络内部的连接。研究人员指出，通过充分考虑系统作为网络，他们发现简单选择波动最大的节点并不是最佳策略，因为一些被选中的节点可能与其他被选中的节点过于相关。研究人员表示，这一算法可以很容易地应用到实际数据中，并希望与生态学家、气候科学家和医生合作，进一步开发和测试该算法。

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