Сложность сети эфира: Ethereum ETH График сложности сети

Содержание

Сложность сети эфира в 2022 году

Что такое сложность сети

Чтобы понять, что такое сложность криптовалюты, мы должны сначала вкратце рассмотреть, как функционируют блокчейны
Proof-of-Work. Такие системы поддерживаются за счет майнинга, причем майнеры соревнуются друг с другом за
ограниченное вознаграждение за блок. Они должны решить криптографическую задачу, сложность которой возрастает по
мере увеличения мощности сети.

По мере роста популярности криптовалюты увеличивается количество компьютеров, участвующих в ее сети. Это приводит к
росту хэш-мощности сети, то есть совокупной вычислительной мощности, которая используется для майнинга и обработки
транзакций в блокчейне. Более подробно о майнинге и хэшрейте вы можете узнать из наших статей на эти темы.

Сложность криптовалюты — это показатель того, сколько времени и насколько сложно решить сложную криптографическую
головоломку и таким образом добыть блок. Сложность майнинга очень важна, поскольку она обеспечивает постоянный
уровень эмиссии монет.

Высокая сложность означает, что для добычи одного и того же количества блоков требуется больше вычислительной
мощности. Это также означает, что сеть более защищена от атак.

Регулировка сложности

Каждый блок в блокчейне генерируется с определенной скоростью, которая определяется протоколом блокчейна. Этот ритм
должен оставаться постоянным. Именно поэтому биткоин и другие криптовалюты используют этот параметр для поддержания
стабильного среднего времени между блоками при изменении хэш-мощности сети, о которой идет речь. Сложность майнинга
в сети со временем увеличивается и уменьшается, поскольку зависит от количества участвующих майнеров.

В случае с Ethereum она автоматически регулируется, чтобы поддерживать время обработки одного блока на уровне около
15 секунд. Такие корректировки могут быть как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения, в зависимости от
количества участвующих майнеров и их совокупной хэш-мощности.

Майнеры с большой вычислительной мощностью могут нарушить среднее время в 15 секунд. Без этой корректировки майнер с
достаточной вычислительной мощностью мог бы добывать большое количество блоков. Чтобы избежать этого, сложность
решаемой математической задачи увеличивается, а время блока стабилизируется на среднем уровне 15 секунд.

Например, если сеть Ethereum генерирует новые блоки менее чем за 15 секунд, сложность автоматически регулируется в
сторону увеличения. Если же, наоборот, она генерирует блоки медленнее, чем хотелось бы, то есть более чем за 15
секунд, то сложность майнинга снижается.

Преимущества и недостатки сложности криптовалюты

К основным преимуществам сложности криптовалюты относятся следующие:

  • Стабильная добыча новых блоков — автоматически регулируя целевой хэш вверх или вниз и тем самым повышая или
    понижая сложность, сеть обеспечивает генерацию новых блоков со стабильной средней скоростью.
  • Более высокая безопасность сети — более высокий уровень сложности означает, что для достижения целевого хэша
    требуется больше хэшей. Это означает, что плохим игрокам или мошенникам сложнее преодолеть общую хэш-мощность
    сети и таким образом получить контроль над сетью блокчейн.

Однако некоторые могут утверждать, что такая система ведет к централизации. Майнинг криптовалют осуществляется ради
прибыли. До тех пор, пока майнер может получать прибыль от этой деятельности, он будет продолжать ее.

Однако когда сложность повышается, увеличивается и потребность в электроэнергии для майнинга. Поэтому, когда затраты
на оплату электроэнергии превышают вознаграждение, майнер вынужден прекратить добычу. Это позволяет более крупным
майнерам, то есть майнинговым фермам и пулам, оставаться активными и добывать больше, что приводит к централизации.
Более того, крупные майнинговые фермы могут воспользоваться этим для проведения атак на сеть.

Промежуточные выводы

Сложность криптовалюты — это показатель того, насколько сложно добыть новый блок для конкретного криптовалютного
блокчейна. Ее важность заключается в том, что она помогает поддерживать целостность и стабильность сети блокчейн.

Этот параметр регулируется в зависимости от условий сети и варьируется от одного блокчейна к другому. Поэтому блоки
генерируются с заданной скоростью, что помогает сети оставаться устойчивой, даже когда к ней присоединяется все
больше майнеров.

Сложность сети эфира

Сложность в сети Ethereum(эфир) на данный момент: 11.82P по состоянию на 05.08.2022

Конечный пункт назначения утопии Ethereum 2.0 с Proof-of-Stake был на первом месте для держателей ETH в течение
последних нескольких лет из-за системных перегрузок сети и высоких транзакционных издержек, которые сдерживали рост
и заставили разработчиков и пользователей бежать в новые, более блестящие сети первого уровня, такие как Solana и
Avalanche.

Важной вехой на пути к ETh3.0 является так называемая бомба сложности, которая возвестит о наступлении «ледникового
периода» Ethereum, когда майнеры больше не смогут продолжать добывать ETH, что вынудит их выключить свои машины и
оставить эфир. Как объяснил основатель Ethereum Виталик Бутерин, Ethereum 2.0 не решит всех проблем сети, и многие
из них по-прежнему будут зависеть от решений второго и, возможно, третьего уровня для масштабирования и снижения
платежей. Несмотря на это, по-прежнему крайне важно, чтобы он был развернут как можно скорее, чтобы остановить отток
из Ethereum в настоящее время.

В декабре 2021 года было выпущено новое обновление Ethereum, которое отложило «бомбу сложности» на последний раз,
поскольку сеть смарт-контрактов Proof-of-Work (PoW) mainnet и версия Proof-of-Stake (PoS) (Beacon Chain) готовятся к
объединению в начале 2022 года в рамках так называемого слияния Ethereum. Эта статья служит для того, чтобы ввести
вас в курс того, что происходит в стране Ethereum прямо сейчас.

Зачем в сети Ethereum нужна «бомба сложности»

Сеть Ethereum, впервые запущенная в 2015 году, в настоящее время пытается застопориться настолько, чтобы
разработчики смогли перейти от модели PoW к механизму консенсуса PoS. Текущая модель PoW в Ethereum требует от
майнеров решения сложных математических задач, прежде чем транзакция будет подтверждена. Модель PoW стала спорной
из-за ее энергозатратности и воздействия на окружающую среду.

Что такое «бомба сложности» в сети Ethereum

Бомба сложности» Ethereum — это запланированное экспоненциальное увеличение сложности майнинга Proof-of-Work (PoW),
который в конечном итоге станет невозможным из-за сложности необходимых вычислений. Когда бомба взорвется, начнется
«ледниковый период» для майнинга PoW в сети и предвестник полного перехода к системе Proof-of-Stake (PoS), которая
призвана решить проблемы масштабируемости, безопасности и доступности.

При PoS пользователи подтверждают транзакции на основе количества монет, которыми они владеют в процессе майнинга. В
результате перехода в сети Ethereum появятся валидаторы как новое средство продолжения цепочки. Подобно майнерам,
валидаторы будут договариваться о том, какие транзакции добавить в следующий блок. Затем они получают вознаграждение
либо из комиссии за транзакцию, либо из существующих токенов, либо из вновь намайненных токенов. В каждой сети PoS
существует минимальное требование к количеству монет, что требует значительных инвестиций.

Поскольку переход к PoS уже занял больше времени, чем ожидалось, 9 декабря было выпущено обновление Arrow Glacier с
единственной целью — отодвинуть запуск бомбы сложности до июня 2022 года. Ожидается, что к этому времени
разработчики
завершат внедрение модели консенсуса PoS.

Обновление Ethereum Arrow Glacier

Arrow Glacier, последнее обновление сети Ethereum, не несет в себе никаких других предложений, кроме отсрочки бомбы
сложности. Оно следует за другими обновлениями этого года, которые также были частью перехода к Ethereum 2. 0.

В 2021 году было проведено два существенных обновления, предшествовавших Arrow Glacier: обновление в Берлине в
апреле
внесло изменения в цены на газ и позволило проводить новые типы транзакций, а обновление в Лондоне, которое было
проведено в августе, добавило дефляционный механизм сжигания платы EIP-1559, а также предыдущую задержку бомбы
сложности. Считается, что это новейшее обновление является последним перед полной активацией Ethereum 2.0 и Merge —
когда боковая цепочка PoS возьмет на себя управление сетью.

Ethereum Merge — это

Слияние — это термин, который используется для обозначения того, что произойдет, когда основная сеть Ethereum,
работающая на PoW, объединится с Beacon Chain, цепочкой PoS, запущенной в декабре 2020 года. Цепочка Beacon Chain
координирует шарды, а также стейкеры и в настоящее время работает параллельно с мейннетом.

Когда слияние наконец произойдет, оно не повлияет на существующий блокчейн Ethereum, поскольку вся история сети
будет
перенесена в новую систему PoS. Beacon Chain также будет случайным образом назначать стейкеры для проверки цепочек
шардов, что затруднит захват шардов при агрессивной координации.

Какие преимущества получит Ethereum от перехода на Proof-of-Stake?

Улучшенная масштабируемость

Благодаря новой технике шардинга блоки разбиваются на части до того, как они попадают в сеть. Это означает, что для
подтверждения транзакции не требуется участие всего блока. Сокращение количества записываемых блоков открывает
больше
возможностей для принятия транзакций. Меньшее количество блоков, необходимых для проведения транзакций, также
ускорит
их.

В рамках модели PoW Ethereum способен обрабатывать около 30 транзакций в секунду (TPS). Однако Ethereum 2.0, как
сообщается, способен обрабатывать до 100 000 TPS.

Снижение энергопотребления и платы за gas

Для добычи криптовалют по модели PoW требуется много электроэнергии. По результатам недавнего исследования было
установлено, что общее количество электроэнергии, необходимое для сети Биткойн, которая также использует PoW,
превышает
годовое потребление 159 стран. Ethereum Foundation пояснила, что «если переход на PoS будет успешным, это может
снизить
энергопотребление Ethereum на 99,95%».

Хотя переход на PoS окажет огромное влияние на энергоэффективность, до тех пор, пока в сети не будет реализовано
разделение блокчейна, ожидается, что расходы на газ и комиссии за транзакции на первом уровне останутся высокими.

Улучшенная безопасность

В PoS существует высокий уровень безопасности, так как любой, кто попытается подтвердить некачественный блок,
лишается
возможности дальнейшего подтверждения, а недобросовестный участник теряет свою долю. Возможность больших потерь
создает
сильный стимул для подтверждения плохих блоков.

Улучшение децентрализации сети

В модели PoS существует больше возможностей для участия в управлении сетью. Это контрастирует с моделью PoW, где в
управлении участвуют только майнеры с мощным оборудованием.

Заключение

Несмотря на задержки, похоже, что мечта о превращении старейшего в мире блокчейна смарт-контрактов в
энергоэффективную
модель станет реальностью в июне 2022 года. Когда будет введена бомба сложности, это ознаменует начало конца
майнинга
PoW в сети Ethereum и создаст основу для слияния, которое приведет к появлению превосходной системы майнинга,
улучшающей
масштабируемость, безопасность и доступность.

Будет ли этого достаточно? Скорее всего, нет. Однако это обеспечит безопасную и стабильную основу первого уровня для
того, чтобы Ethereum мог расширять свой охват в сетях второго уровня с помощью ZK-роллапов и других технологий.
Чтобы
узнать больше о мыслях и планах основателя Ethereum Виталика Бутерина относительно ETH, прочитайте его недавнюю
публикацию под названием «Эндшпиль».

Майнинг,
2022,
Эфириум

IBMM | technology в Telegram

IBMM | technology в YouTube

Coins to mine | minerstat

Coins to mine | minerstat

minerstat

English

CS

Čeština

DE

Deutsch

ES

Español

EN

English

FR

Francais

HR

Hrvatski

HU

Magyar

IT

Italiano

PL

Polski

PT

Português

RO

Română

RU

Русский

SL

Slovenščina

TR

Türkçe

ZH

简体中文

Find the mineable coins from the list of proof of work (PoW) coins.

Search:

Last viewed

Coins you have recently viewed

Coins’ statistics

Here is a short statistics from the coins’ world

Trending coins in last 7 days

1

ETC
Ethereum Classic, Etchash

2

BTC
Bitcoin, SHA-256

3

RXD
Radiant, Radiant

4

RVN
Ravencoin, KAWPOW

5

ERG
Ergo, Autolykos2

6

KAS
Kaspa, KHeavyHash

7

ETHW
Ethereum PoW, Ethash

8

LTC+DOGE
Scrypt

9

KDA
Kadena, Blake (2s-Kadena)

10

RTM
RTM, GhostRider

Top coins by pools

#

Coin

Pools

1

ETC
Ethereum Classic, Etchash

112

2

RVN
Ravencoin, KAWPOW

78

3

BTC
Bitcoin, SHA-256

59

4

ERG
Ergo, Autolykos2

44

5

XMR
Monero, RandomX

39

6

NEOX
NEOX, KAWPOW

33

7

LTC
Litecoin, Scrypt

31

8

KDA
Kadena, Blake (2s-Kadena)

29

9

ZEC
Zcash, Equihash

27

10

ETHW
Ethereum PoW, Ethash

23

Top coins by market cap

#

Coin

Market cap

1

BTC
Bitcoin, SHA-256

$389,662,019,749

2

DOGE
Dogecoin, Scrypt

$17,846,288,630

3

LTC
Litecoin, Scrypt

$4,377,712,739

4

ETC
Ethereum Classic, Etchash

$3,330,338,779

5

XMR
Monero, RandomX

$2,729,519,198

6

BCH
Bitcoin Cash, SHA-256

$2,223,599,298

7

BSV
Bitcoin SV, SHA-256

$899,647,647

8

ZEC
Zcash, Equihash

$796,303,892

9

ETHW
Ethereum PoW, Ethash

$664,267,841

10

DASH
Dash, X11

$465,841,159

Disclaimer: Results from mining calculator are estimation based on the current difficulty, block reward, and exchange rate for particular coin. Errors can occur, so your investment decision shouldn’t be based on the results of this calculator.

Not sure which software to use?

join minerstat and mine any coin you want

Get started

[PDF] Динамические подходы от сложности к управлению сетью воздушного транспорта

  • Идентификатор корпуса: 209525995
 @inproceedings{Sanchez2011DynamicAF,
  title={Динамические подходы от сложности к управлению сетью воздушного транспорта},
  автор={Марта Камареро Санчес и Изаро Этксебарр{\'i}a},
  год = {2011}
} 
  • M. Sanchez, I. Etxebarría
  • Опубликовано в 2011 г.
  • Информатика

Большая часть недавней исследовательской деятельности была посвящена изучению и разработке теоретических моделей сложных сетей. Проект SESAR WP-E NEWO (возникающие общесетевые эффекты изобретательских операционных подходов в ОрВД) исследует возникновение явления распространения в сети авиатранспортного комплекса с помощью мезоскопической моделирующей структуры для анализа многокомпонентных систем со сложными взаимодействиями. В рамках проекта изучается связь между конкретными правилами расстановки приоритетов, применяемыми к… 

sesarju.eu

Моделирование реактивных задержек в европейской сети воздушного транспорта

  • B. Campanelli, P. Fleurquin, V. Eguıluz, J. Ramasco, I. Extebarria, C. Ciruelos
  • Информатика

  • 4 2014

В рамках проекта SESAR WP-E TREE разработана модель для описания и прогнозирования распространения реактивных задержек по европейской сети с перспективным согласованием с эмпирическими данными о летных характеристиках.

Сравнение распространения задержки рейсов на основе механизма распространения эпидемии

  • Л. К. Джайн, Хаоюй Чжан, Ву Вэйвэй, Цзиньфу Чжу, Ф. Витлокс Соединение с аэропортом и уровень обслуживания в аэропорту играют важную роль в влиянии на распространение задержки в различных аэропортах, а изменения в структуре сети, такие как появление вторичных узлов, также могут влиять на распространение задержки.

    Моделирование деревьев распространения задержек для регулярных рейсов

    • C. Ciruelos, A. Arranz, J. Ramasco
    • Информатика

    • 2015

    Управляемое данными расширение проекта TREE дерево реакционных задержек в зоне ECAC) ориентирован на характеристику и прогнозирование распространения реакционных задержек по Европейской сети.

    ПОКАЗЫВАЮТСЯ 1-10 ИЗ 15 ССЫЛОК

    СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантностьНаиболее влиятельные статьиНовости

    Генетический алгоритм, основанный на теории сложных сетей для управления авиационными сетями маршрутов

    • Xiao-Bing Hu, E. D. Paolo
    • Бизнес, компьютерная наука

      NICSO

    • 2007

    GA обладает хорошим потенциалом для улучшения топологии сетей маршрутов авиакомпаний с точки зрения интересующих сетевых свойств, таких как эксплуатационные расходы и надежность сети.

    Всемирная сеть авиаперевозок: аномальная центральность, структура сообщества и глобальная роль городов

    Установлено, что всемирная сеть воздушного транспорта представляет собой безмасштабную сеть малого мира, и продемонстрировано, что города с наибольшим количеством соединений не обязательно являются самыми центральными, что приводит к аномальным значениям центральности.

    Моделирование всемирной сети аэропортов

    • Р. Гимера, Л. Амарал
    • Информатика

    • 2004

    Предлагается новая модель, объясняющая поведение всемирной сети аэропортов геополитические ограничения, которые влияют на рост сети аэропортов, и предполагает, что в других инфраструктурах критические местоположения могут не совпадать с хабами с высокой степенью связи.

    Транспорт, управляемый градиентом перегрузки, в сложных сетях

    • Б. Данила, Йонг Ю, С. Эрл, Дж. Марш, З. Торочкай, К. Басслер
    • Информатика

      Физический обзор. E, Статистическая, нелинейная физика и физика мягкого вещества

    • 2006

    Показано, что пропускная способность увеличивается, когда в правилах маршрутизации присутствует небольшая степень осведомленности о перегрузках, и что затем она уменьшается, когда правила маршрутизации становятся слишком большими. жесткая, когда поток становится строго управляемым градиентом заторов.

    Анализ и моделирование реальных явлений с помощью сложных сетей: обзор приложений

    • Л. Д. Коста, О. Н. Оливейра, Луис Энрике Корреа Роша
    • Информатика

    • 2007
      • Разнообразие явлений, которые исследуются, могут быть разделены не менее чем на 11 областей, что дает четкое представление о влиянии области сложных сетей.

        Поиск в пространственных безмасштабных сетях

        • Х. Тадакамалла, Р. Альберт, С. Кумара
        • Информатика

        • 2007

        В этой работе исследуется несколько алгоритмов и показано, что некоторые из этих алгоритмов используют неоднородность сети для поиска коротких путей, используя только локальную информацию, и демонстрируется, что возможность поиска является общим свойством США. сеть авиакомпаний.

        Устойчивость сложных сетей к ошибкам и атакам

        • П. Круситти, В. Латора, М. Маркиори, Андреа Раписарда
        • Информатика

        • 2004

        Топологическая сложность сети электропередачи. Implications in the Sustainability Paradigm

        • M. Casals
        • Geography

        • 2009

        Aquesta tesi explora i estudia l’estructura, dinamica i evolucio de la xarxa de transmissio d’electricitat des de la perspectiva dels sistemes complexos, essent el seu main objectiu la definicio…

        Сложные сети: структура и динамика

        • С. Боккалетти, В. Латора, Ю. Морено, М. Чавес, Д. Хван
        • Информатика

        • 2006

        Chi, X. Cai

      • Информатика

      • 2004

      Обнаружено, что сеть демонстрирует высокую степень устойчивости к ошибкам и крайнюю уязвимость к атакам, а степень распределения изменяется от двухсегментной мощности. закон к монотонному при атаках.

      Сложность сетей перевозки людей: сравнительный анализ мировых воздушных перевозок и глобальных перевозок грузовых судов

      Сложность сетей перевозки людей: сравнительный анализ мировых воздушных перевозок и глобальных перевозок грузовых судов

      Скачать PDF

      • Обычный Артикул
      • Опубликовано:
      • O. Woolley-Meza 1 ,
      • C. Thiemann 1,2 ,
      • D. Grady 1 ,
      • J. J. Lee 1 ,
      • H. Seebens 3 ,
      • Б. Блазиус 3 и
      • Д. Брокманн 4  

      Европейский физический журнал B
      том 84 , страницы 589–600 (2011)Цитировать эту статью

      • 949 доступов

      • 64 Цитаты

      • 2 Альтметрический

      • Сведения о показателях

      Аннотация

      Мы представляем сравнительный теоретико-сетевой анализ двух крупнейших мировых
      транспортные сети: всемирная сеть авиаперевозок (WAN) и глобальная
      судно-грузовая сеть (ГКСН). Мы показываем, что обе сети демонстрируют удивительные статистические данные.
      сходства, несмотря на существенные различия в топологии и подключении. Обе сети
      демонстрируют разрыв в распределении узлов и связей между узлами, что подразумевает, что
      эти сети естественным образом делятся на два разных класса узлов и связей. Мы
      внедрить метод, основанный на эффективных расстояниях, кратчайших путях и деревьях кратчайших путей
      для сильно взвешенных симметричных сетей и показать, что в дереве кратчайших путей
      представление наиболее важные особенности обеих сетей можно легко увидеть. Мы показываем
      что эффективная кратчайшая дальность пути, в отличие от обычных географических мер расстояния,
      сильно коррелирует с мерами центральности узла. Используя новую методику, мы показываем, что
      устойчивость сети можно исследовать более точно, чем с помощью современных методов
      которые основаны на теории перколяции. Мы извлекаем функциональную связь между узлом
      характеристики и устойчивость к сбоям в работе сети. Наконец, мы обсуждаем результаты,
      их последствия и сделать вывод, что динамические процессы, которые развиваются в обеих сетях,
      Ожидается, что они будут обладать универсальными динамическими характеристиками.

      Скачайте, чтобы прочитать полный текст статьи

      Ссылки

      1. OAG Worldwide Ltd. (2007 г.), http://www.oag.com/

      2. ЮНКТАД, Обзор морского транспорта
        2008 г.
        , Конференция Организации Объединенных Наций по торговле и развитию, 2008 г.

      3. IHS Fairplay, Источник для морских
        информация и выводы
        (2008 г.), www.ihsfairplay.com

      4. В.
        Колица, М.
        Бартлеми, А.
        Баррат, А.
        Vespignani, C.R. Biol.
        330 , 364 (2007)

        Артикул

        Google ученый

      5. «>

        В.
        Колица, А.
        Баррат, М.
        Бартелеми,
        А.Дж.
        Валлерон, А.
        Веспиньяни, PLoS Med.
        4 , 95 (2007)

        Артикул

        Google ученый

      6. В.
        Колица, А.
        Баррат, М.
        Бартелеми, А.
        Веспиньяни, Proc. Натл. акад. науч. США
        103 , 2015 (2006)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      7. В.
        Колица, А.
        Баррат, М.
        Бартелеми, А.
        Веспиньяни, Б. Матем. биол.
        68 , 1893 (2006)

        Артикул
        MathSciNet

        Google ученый

      8. Д.
        Балкан, В.
        Колица, Б.
        Гонсалвеш, Х.
        Ху, Дж.
        Рамаско, А.
        Веспиньяни, Proc. Натл. акад. науч. США
        106 , 21484 (2009)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      9. стр.
        Калуца, А.
        Кёльцш, М.Т.
        Гастнер, Б.
        Блазиус, JR Soc. Интерфейс
        7 , 1093 (2010)

        Артикул

        Google ученый

      10. «>

        Д.
        Томпкинс, А.
        Уайт, М.
        Сапоги, экол. лат.
        6 , 189 (2003)

        Артикул

        Google ученый

      11. Г.
        Руиз, Т.
        Роулингс, Ф.
        Доббс, Л.
        Дрейк, Т.
        Маллади, А.
        Хук, Р.
        Колуэлл, Природа
        408 , 49 (2000)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      12. К.Л.С.
        Друри, Дж.М.
        Дрейк, Д.М.
        Лодж, Г.
        Дуайер, Экол. Модель.
        206 , 63 (2007)

        Статья

        Google ученый

      13. Н.М.
        Фергюсон,
        Д.А.Т.
        Каммингс, К.
        Фрейзер, Дж.К.
        Кайка, П.К.
        Кули, Д.С.
        Берк, Природа
        442 , 448 (2006)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      14. М.Э.
        Халлоран
        и др., Proc. Натл. акад. науч. США
        105 , 4639 (2008)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      15. «>

        Т.Д.
        Холлингсворт,
        Н.М.
        Фергюсон, Р.М.
        Андерсон, Нат. Мед.
        12 , 497 (2006)

        Артикул

        Google ученый

      16. Т.Д.
        Холлингсворт,
        Н.М.
        Фергюсон, Р.М.
        Андерсон, Эмердж. Заразить. Дис.
        13 , 1288 (2007)

        Google ученый

      17. Л.А.
        Мейерсон, Х.А.
        Муни, Фронт. Экол. Окружающая среда.
        5 , 199 (2007)

        Статья

        Google ученый

      18. ЧП
        Hulme, J. Appl. Экол.
        46 , 10 (2009)

        Артикул

        Google ученый

      19. Дж.М.
        Левин, К.М.
        Д’Антонио, консерватор. биол.
        17 , 322 (2003)

        Артикул

        Google ученый

      20. Л.
        Хуфнагель, Д.
        Брокманн, Т.
        Гейзель, Proc. Натл. акад. науч. США
        101 , 15124 (2004)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      21. Д.
        Брокманн, евро. физ. J. Специальный топ.
        157 , 173 (2008)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      22. В.
        Колица, А.
        Баррат, М.
        Бартелеми, А.
        Веспиньяни, BMC Med.
        5 , 34 (2007)

        Статья

        Google ученый

      23. Б.С.
        Купер, Р.Дж.
        Питман, У.Дж.
        Эдмундс, Нью-Джерси
        Гей, PLoS Med.
        3 , 845 (2006)

        Артикул

        Google ученый

      24. Д.
        Балкан
        и др., BMC Med.
        7 , 45 (2009)

        Статья

        Google ученый

      25. С.
        Фрейзер
        и др., Наука
        324 , 1557 (2009)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      26. «>

        Организация Объединенных Наций – Департамент экономических и социальных
        по делам, Население мира до 2300 (2004 г.), http://www.un.org/esa/population/unpop.htm

      27. Р.
        Мак, Д.
        Симберлофф, В.
        Лонсдейл, Х.
        Эванс, М.
        Клаут, Ф.
        Базза, экол. заявл.
        10 , 689(2000)

        Статья

        Google ученый

      28. К.С.
        Колар, Д.М.
        Лодж, Наука
        298 , 1233 (2002)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      29. Д.
        Симберлофф,
        Я.
        Паркер, П.Н.
        Виндл, Фронт. Экол. Окружающая среда.
        3 , 12 (2005)

        Артикул

        Google ученый

      30. Г.М.
        Руис, Дж.Т.
        Карлтон, Э.Д.
        Грошольц, А.Х.
        Хайнс, Ам. Зоол.
        37 , 621 (1997)

        Google ученый

      31. «>

        О.Е.
        Сала
        и др., Наука
        287 , 1770 (2000)

        Артикул

        Google ученый

      32. Дж.Л.
        Молнар, Р.Л.
        Гамбоа, С.
        Ревенга, доктор медицины
        Сполдинг, Фронт. Экол. Окружающая среда.
        6 , 485 (2008)

        Артикул

        Google ученый

      33. Д.
        Пиментель, Р.
        Зунига, Д.
        Моррисон, Экол. Экон.
        52 , 273 (2005)

        Артикул

        Google ученый

      34. М.Э.Дж.
        Ньюман, SIAM Rev.
        45 , 167 (2003)

        Артикул
        МАТЕМАТИКА
        ОБЪЯВЛЕНИЯ
        MathSciNet

        Google ученый

      35. А. Баррат, М. Бартелеми, А. Веспиньяни, Дж. Стат.
        мех. Теория Эксп. P05003 (2005)

      36. А.
        Веспиньяни, Наука
        325 , 425 (2009)

        Артикул
        МАТЕМАТИКА
        ОБЪЯВЛЕНИЯ
        MathSciNet

        Google ученый

      37. «>

        А.
        Баррат, М.
        Бартелеми, А.
        Веспиньяни, Phys. Преподобный Е
        70 , 066149 (2004)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      38. Л. Далл’Аста, А. Баррат, М. Бартелеми,
        А. Веспиньяни, J. Stat. мех. Теория Эксп. P04006 (2006)

      39. А.
        Барабаси, Р.
        Альберт, наука
        286 , 509 (1999)

        Артикул
        MathSciNet

        Google ученый

      40. Д.
        Брокманн, Л.
        Хуфнагель, Т.
        Гейзель, Природа
        439 , 462 (2006)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      41. Д.
        Брокманн, Ф.
        Тайс, IEEE Pervas Comput.
        7 , 28 (2008)

        Статья

        Google ученый

      42. Р.
        Гимера, С.
        Мосса, А.
        Турчи, Л.
        Амарал, проц. Натл. акад. науч. США
        102 , 7794 (2005)

        Артикул
        МАТЕМАТИКА
        ОБЪЯВЛЕНИЯ
        MathSciNet

        Google ученый

      43. «>

        Д. Грейди, К. Тиманн, Д. Брокманн, в процессе подготовки
        (2011)

      44. Р.
        Коэн, К.
        Эрез, Д.
        Бен Авраам, С.
        Хавлин, физ. Преподобный Летт.
        85 , 4626 (2000)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      45. Р. Коэн, С. Хавлин, Д. бен Авраам, Phys. преп.
        лат. 91 , 247901 (2003)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      46. Р.
        Альберт, Х.
        Чонг, А.
        Барабаси, Природа
        406 , 378 (2000)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      47. Ю.
        Чен, Г.
        Пол, С.
        Хавлин, Ф.
        Лильерос, Е.П.
        Стэнли, физ. Преподобный Летт.
        101 , 058701 (2008)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      48. З.
        Ву, Л.А.
        Браунштейн, В.
        Колица, Р.
        Коэн, С.
        Хавлин, Х.Е.
        Стэнли, физ. Преподобный Е
        74 , 056104 (2006)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      49. Э.
        Лопес, Р.
        Паршани, Р.
        Коэн, С.
        Карми, С.
        Хавлин, физ. Преподобный Летт.
        99 , 188701 (2007)

        Артикул
        ОБЪЯВЛЕНИЯ

        Google ученый

      50. О. Вулли Меза, К. Тиманн, Д. Грейди,
        D. Brockmann, в процессе подготовки (2011 г.)

      Ссылки для скачивания

      Информация об авторе

      Авторы и организации

      1. Департамент технических наук и прикладной математики, Северо-Западный университет, Эванстон, Иллинойс, США 9 Meza, C. Thiemann, D. Grady и J. J. Lee

      2. Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation, Геттинген, Германия

        C. Thiemann

      3. Межконтинентальная баллистическая ракета, Университет Ольденбурга, 26111, Ольденбург, Германия

        H. Seebens & Blasius

      4. Факультет инженерных наук и прикладной математики, Северо-Западный университет сложных систем Evanston, Illinois, USA

        D. Brockmann

      Авторы

      1. O. Woolley-Meza

        Просмотр публикаций автора

        Вы также можете искать этого автора в
        PubMed Google Академия

      2. C. Thiemann

        Посмотреть публикации автора

        Вы также можете искать этого автора в
        PubMed Google Scholar

      3. D. Grady

        Просмотр публикаций автора

        Вы также можете искать этого автора в
        PubMed Google Scholar

      4. J. J. Lee

        Просмотр публикаций автора

        Вы также можете искать этого автора в
        PubMed Google Scholar

      5. Х. Зеебенс

        Посмотреть публикации автора

        Вы также можете искать этого автора в
        PubMed Google Scholar

      6. B.

Related Posts

Begin typing your search term above and press enter to search. Press ESC to cancel.

Back To Top