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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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복잡계 네트워크 외에도 중요한 네트워크 구조 개념으로 제안된 것들은 무엇인가? | 앞에서 복잡계 네트워크 이론의 기본 개념에 대해 살펴보았다. 이 외에도 상관관계 네트워크(correlated network), 계층구조 네트워크(hierarchical network), 모듈화된 네트워크(modular network), 가중치 네트워크 (weighted network) 등이 중요한 네트워크 구조 개념으로 제안되고, 실제 복잡계에서 그 예가 발견되었으며, 관련된 해석적인 계산 방법이 개발되었다. 이러한 이론적인 발전과 더불어 복잡계 네트워크 이론의 발전에 큰 기여를한 원동력은 다양한 분야에의 응용이다. | |
복잡계 네트워크 이론이 가장 활발히 응용되는 분야는 어디인가? | 복잡계 네트워크 이론이 가장 활발히 응용되고 있는 분야 중 하나가 생명과학 분야이다. 복잡계 네트워크 이론과 비슷한 시기에 본격적으로 시작된 시스템 생물학 (systems biology) 분야는 서로 밀접한 관계를 맺으며 함께 발전해 왔다. | |
통계물리학에서 통상적으로 생각하는 입자의 수는 몇 개 인가? | 통계물리학은 입자 한 개, 또는 두서너개의 운동을 기술하고 예측하는 일반적인 역학과 달리, 소위 뭇입자계 (many-body system)의 성질을 연구하는 분야이다. 이때 통상적으로 생각하는 입자의 수는 화학에서 배우는 아보가드로 수(Avogadro’s number, 약 ) 정도이고, 이는 실질적으로 무한대로 생각해도 무방하다 (물론 이론적으로는 입자의 수가 형식적으로 무한대가 되는 소위 열역학적 극한을 취하게 된다). 놀라운 것은 이렇게 입자의 수가 무한대가 되는 극한을 생각하면, 계의 특정한 성질을 매우 정확히 이론적으로 예측할 수 있게 된다는 것이다. |
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