84 research outputs found

    Quantifying long-range correlations in complex networks beyond nearest neighbors

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    We propose a fluctuation analysis to quantify spatial correlations in complex networks. The approach considers the sequences of degrees along shortest paths in the networks and quantifies the fluctuations in analogy to time series. In this work, the Barabasi-Albert (BA) model, the Cayley tree at the percolation transition, a fractal network model, and examples of real-world networks are studied. While the fluctuation functions for the BA model show exponential decay, in the case of the Cayley tree and the fractal network model the fluctuation functions display a power-law behavior. The fractal network model comprises long-range anti-correlations. The results suggest that the fluctuation exponent provides complementary information to the fractal dimension

    Die Erwärmung bodennaher Luftschichten in Zentralasien : Zur Problematik der Bestimmung von Trends und Langzeitkorrelationen

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    Mit der Bestimmung des Trendwertes bezüglich der Klimaerwärmung in Zentralasien in der jüngeren Vergangenheit anhand herkömmlicher Verfahren der Zeitreihenanalyse (gleitende Mittelwerte, Regressionsanalysen) sind zwei zentrale Probleme verbunden: Das erste Problem betrifft die Festlegung des Anfangs- und Endzeitpunktes der Regressionsanalyse. Es wurde gezeigt, dass eine Verschiebung des betrachteten Zeitschnittes um wenige Jahre zu erheblich veränderten Trendwerten führen kann. Je kürzer der gewählte Zeitschnitt ist und je weniger Messwerte zur Bestimmung einer Regressionsgeraden einbezogen werden, desto stärker wird der Trendwert durch extreme Werte an den Anfangs- und Endzeitpunkten beeinflusst. Die Wahl des betrachteten Zeitschnittes hat daher sachlogisch begründet zu sein, z.B. anhand des Beginns einer veränderten Gletscherschmelze oder veränderter Abflussmengen der Flüsse mit Gletscherspeisung. Zusätzlich sollten die Trendwerte für benachbarte Anfangs- und Endzeitpunkte berechnet werden, um extreme Ergebnisse durch ungünstig gewählte Zeitpunkte zu identifizieren. Zweitens tritt das Problem der Langzeitkorrelationen innerhalb der Zeitreihen auf. Die einzelnen Messwerte der betrachteten Temperaturzeitreihen sind demnach nicht unabhängig voneinander, sondern werden noch von weit zurück reichenden Werten beeinflusst. Erhebliche Abweichungen vom langfristigen Mittelwert können dadurch entstehen und leicht als Trend fehlinterpretiert werden. Die Korrelationsstruktur innerhalb einer Zeitreihe ist daher bei einer Trendbestimmung unbedingt zu beachten

    Die Erwärmung bodennaher Luftschichten in Zentralasien

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    Der Beitrag gliedert sich wie folgt: Zunächst wird die Arbeit von Giese/Moßig (2004) zum Klimawandel in Zentralasien aufgegriffen und die Ergebnisse herkömmlicher Verfahren zur Bestimmung der Temperaturentwicklung anhand der vorliegenden Zeitreihen kurz dargestellt (Kapitel 2). Im Anschluss daran wird als erstes Problem die Bestimmung geeigneter Anfangs- und Endzeitpunkte bei der Verwendung von regressionsanalytischen Verfahren aufgezeigt (Kapitel 3). In Kapitel 4 wird das Verfahren der Detrended Fluctuation Analysis (DFA) zunächst ausführlich erläutert und die inhaltliche Aussagekraft der Ergebnisse am Beispiel der Station Karakol dargelegt. Diesbezüglich werden insbesondere die Auswirkungen auftretender Langzeitkorrelationen bei der Analyse von Zeitreihen erörtert. Darauf aufbauend wird eine systematische Anwendung des Verfahrens vorgenommen, um Aussagen über die Stärke erkannter Trends treffen zu können (Kapitel 5). Die Ausführungen schließen in Kapitel 6 mit einer kritischen Zusammenfassung sowie einem Ausblick auf offene Forschungsfragen

    Die Erwärmung bodennaher Luftschichten in Zentralasien

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    Der Beitrag gliedert sich wie folgt: Zunächst wird die Arbeit von Giese/Moßig (2004) zum Klimawandel in Zentralasien aufgegriffen und die Ergebnisse herkömmlicher Verfahren zur Bestimmung der Temperaturentwicklung anhand der vorliegenden Zeitreihen kurz dargestellt (Kapitel 2). Im Anschluss daran wird als erstes Problem die Bestimmung geeigneter Anfangs- und Endzeitpunkte bei der Verwendung von regressionsanalytischen Verfahren aufgezeigt (Kapitel 3). In Kapitel 4 wird das Verfahren der Detrended Fluctuation Analysis (DFA) zunächst ausführlich erläutert und die inhaltliche Aussagekraft der Ergebnisse am Beispiel der Station Karakol dargelegt. Diesbezüglich werden insbesondere die Auswirkungen auftretender Langzeitkorrelationen bei der Analyse von Zeitreihen erörtert. Darauf aufbauend wird eine systematische Anwendung des Verfahrens vorgenommen, um Aussagen über die Stärke erkannter Trends treffen zu können (Kapitel 5). Die Ausführungen schließen in Kapitel 6 mit einer kritischen Zusammenfassung sowie einem Ausblick auf offene Forschungsfragen. --

    The Myth of Global Science

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    Scientific collaboration, in most cases, is seen a joint action on a global scale that involves researchers from not just one region or one country but instead forming an international network of researchers. This type of epistemic communities build up especially in the case of analytical modes of knowledge production. Rationales for a global science system are needs for complementary ressources in an increasingly specialized world. Further, information and communication technologies contributed to flatten the world for intense, yet spatially distant collaboration. Based on the large scale analysis of the production of scientific publications in six distinct technologies/scientific fields from 2004 to 2008 these notions may be challenged. The probability of a collaboration is a power-law function of the distance between the participating authors: The higher the spatial proximity, the higher the chance of a jointly written paper, i.e. collaboration. Two main universal effects can be isolated: an intra-country effect following a power law with a negative exponent, and an inter-country effect that shows features of a random distributed distance function. The former effect outcompetes the latter by a factor of around 50-100. This behaviour has inevitable consequences for the design of research collaboration programs by governments world-wide
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