应用数学与交叉科学研究中心复杂网络团队于2023年12月15日举行第三十七期研究生论坛，小组全体成员和各位导师共同参加。在这次论坛上，由三名研二员工分别汇报自己的研究进展，然后老师与同学们对汇报内容进行学术探讨，并对存在的问题给出相应的指导和建议。

汪玉婷：本次汇报的是近期工作，分别用Pearson相关系数、Kendall秩相关系数、Partial相关系数和Tail相关系数对港股通17-23年股票进行了相关性分析，通过对这四种相关系数矩阵的距离矩阵进行网络过滤，构建四层网络，筛选重要节点，找到重要节点对股票网络价格跌涨的影响。

杨凤鸣 ：本次汇报的是近期工作，分别在BA无标度网络、Email电子邮件网络和Yeast酵母网络中设置不同重要度的感染节点作为初始感染节点，观察对疾病传播过程的影响，发现圈比较大的节点，即重要度较高的节点加剧了疾病的传播；同时还设置了不同比例的节点在疾病初始时刻隔离保护起来，不参与疾病传播过程，绘出涨落图观察I状态峰值到达时间、峰值大小以及无病平衡点（I下降到0的时间点）等物理量是否受到影响。

黄加阳：本次汇报了一篇文献《Features of the Correlation Structure of Price Indices》。价格指数的相关结构有什么特点?为了回答这个问题，我们选取了5类价格指数，包括2003 - 2011年的195个具体价格指数作为样本数据。构建价格指数加权网络，每个价格指数用一个顶点表示，两个价格指数之间的正相关关系用一条边表示。将经济学理论应用于复杂网络参数的分析，研究了加权网络结构的特征。通过计算节点的加权度，我们发现价格指数的频率服从正态分布，并识别出对网络结构有重要影响的价格指数。我们用k核和k plex的方法找到了加权网络中的小群。我们通过计算节点的层次来发现网络中的结构漏洞。最后，通过计算最短路径，发现价格指数加权网络具有小世界效应。这些结果为宏观调控政策提供了科学依据。

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