科學家公布的這一方程式，或可對股市崩盤、大腦癲癇等事件做出預測

神經系統(tǒng)科學家經常致力于節(jié)點系統(tǒng)的研究，當大腦中的神經元被激活時就會引發(fā)一連串的相關活動，這種網絡一樣的連鎖反應似乎以難以捉摸的方式展現(xiàn)出來。當然，如果你擁有正確的信息就能夠對它們進行預測。比如說，當一個神經系統(tǒng)科學家團隊監(jiān)控獼猴的大腦活動時，他們能夠鑒定出大腦中的哪種電刺激連鎖反應代表那種感覺。通過復制相同的模式，研究團隊能夠人為的讓獼猴“感覺”到相同的感覺。

現(xiàn)在蘇塞克斯大學教授與同事們一起進行的一項研究，將那種模式搜索轉化成為一種計算機模擬，它未來有可能在災難性事件發(fā)生之前進行預測。這個團隊開發(fā)出了一種方程式，能夠揭開多重節(jié)點之間的信息流效果。據(jù)論文的首席作者Lionel Barnett所說，他們發(fā)現(xiàn)事實上所有的隨機相互影響的要素都是最重要的。這就意味著我們必須首先鑒定出系統(tǒng)的所有部分，然后評估個體節(jié)點之間的關系以及它們整體的因果效應。這樣我們就能夠發(fā)現(xiàn)節(jié)點的命運什么時候取決于它的行為，以及什么時候取決于所有其它的節(jié)點。

研究團隊提出，它有可能測量一個系統(tǒng)什么時候達到傾斜點，壓倒性數(shù)量的節(jié)點會導致系統(tǒng)無法維持穩(wěn)定引發(fā)整體變化。一位模型物理學家已經使用這個方程式來預測了標準體系中的相變。在一份聲明中，塞克勒中心的負責人Anil Seth稱這項研究意義深遠，并且認為它或許有可能對現(xiàn)實世界的災難發(fā)生前做出預測，并且改變結局。比如說，在大腦疾病發(fā)作前傳輸大腦刺激來阻止它。Seth說道，它的應用有可能延伸到金融學、氣候學甚至是免疫系統(tǒng)，金融網絡和癲癇探測也是關于臨界點相變的典型案例。研究團隊也將通過進一步的研究延伸研究范圍。

新聞來源：http://science.kexue.com/2013/1030/35813.html