Marco Newman

Físico británico

Mark Newman FRS es un físico británico y profesor distinguido de Física Anatol Rapoport en la Universidad de Michigan , así como miembro externo del cuerpo docente del Instituto Santa Fe . Es conocido por sus contribuciones fundamentales a los campos de los sistemas complejos y las redes complejas , por las que fue galardonado con el Premio Lagrange en 2014 y el Premio APS Kadanoff en 2024.

Carrera

Mark Newman creció en Bristol, Inglaterra , donde asistió a la Bristol Cathedral School y obtuvo una licenciatura y un doctorado en física de la Universidad de Oxford , antes de mudarse a los Estados Unidos para realizar investigaciones primero en la Universidad de Cornell y luego en el Instituto Santa Fe . ^[1] En 2002, Newman se mudó a la Universidad de Michigan , donde actualmente es Profesor Distinguido de Física Anatol Rapoport y profesor en el Centro para el Estudio de Sistemas Complejos de la universidad.

Investigación

Newman es conocido por su investigación sobre redes complejas , y en particular por su trabajo sobre teoría de grafos aleatorios , mezcla asortativa , estructura de la comunidad , teoría de la percolación , patrones de colaboración de científicos y epidemiología de redes . ^[2] En sus primeros trabajos en colaboración con Steven Strogatz y Duncan Watts , desarrolló la teoría del modelo de configuración , uno de los modelos estándar de la ciencia de redes, y métodos matemáticos asociados basados ​​en funciones generadoras de probabilidad . Casi al mismo tiempo, también popularizó el concepto de estructura de la comunidad en redes y el problema de detección de la comunidad, y trabajó en patrones de mezcla y asortatividad en redes, ambos en colaboración con Michelle Girvan . En epidemiología de redes, publicó tanto sobre resultados formales, particularmente sobre la conexión entre el modelo SIR y la percolación , como sobre aplicaciones prácticas para infecciones como el SARS, la neumonía y el estreptococo del grupo B. En trabajos posteriores se ha centrado en la teoría de grafos espectrales y matrices aleatorias, métodos de propagación de creencias y reconstrucción de redes, entre otras cosas.

Newman también ha trabajado en una variedad de temas fuera de la teoría de redes en el área general de la física estadística , particularmente en modelos de espín y en percolación, donde es el inventor (con Robert Ziff) del algoritmo Newman-Ziff para simulación por computadora de sistemas de percolación. ^[3] Fuera de la física, ha publicado artículos en matemáticas, informática, biología, ecología, epidemiología, paleontología y sociología. Ha trabajado particularmente en las llamadas distribuciones de ley de potencia , que gobiernan las estadísticas de una amplia gama de sistemas, desde poblaciones humanas y terremotos hasta idiomas hablados y erupciones solares. ^[4] Con Aaron Clauset y Cosma Shalizi , Newman desarrolló métodos estadísticos para analizar distribuciones de ley de potencia y los aplicó a una amplia gama de sistemas, en varios casos confirmando o refutando comportamientos de ley de potencia previamente afirmados. ^{[5] En otro trabajo, también fue el inventor, con Michael Gastner, de un método para generar mapas o} cartogramas de ecualización de densidad . Su trabajo ganó atención después de las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2004, cuando se utilizó como base para un conjunto de mapas de los resultados electorales que circuló ampliamente. ^{[6] [7]}

El trabajo de Newman es excepcionalmente citado. Un estudio de la Universidad de Stanford de 2019 realizado por John Ioannidis y colaboradores clasificó a Newman como el que tiene el tercer mayor impacto de citas de cualquier científico activo en el mundo en cualquier campo, y el 28.º más alto de todos los tiempos, de un total de 6,8 millones de científicos en todo el mundo. ^[8] En 2021, Newman fue nombrado Clarivate Citation Laureate , una distinción que reconoce a los científicos que han tenido "influencia en la investigación comparable a la de los ganadores del Premio Nobel". En los diez años posteriores a su publicación, el artículo de Newman de 2003 "La estructura y función de las redes complejas" ^[9] fue el artículo más citado en todo el campo de las matemáticas. ^[10]

Premios y honores

Newman es miembro de la Royal Society , de la American Physical Society , de la American Association for the Advancement of Science , de la Network Science Society , de la Simons Foundation y de la Guggenheim Fellow . Recibió el premio Lagrange 2014 de la ISI Foundation , el premio Euler 2021 de la Network Science Society y el premio Leo P. Kadanoff 2024 de la American Physical Society .

Véase también

• Red compleja
• Red social
• Gráfico aleatorio
• Mezcla selectiva
• Estructura de la comunidad
• Teoría de la percolación
• Cartograma

Publicaciones seleccionadas

Libros

• JJ Binney; AJ Fisher; NJ Dowrick y MEJ Newman (1992). La teoría de los fenómenos críticos . Oxford : Oxford University Press .
• MEJ Newman y GT Barkema (1999). Métodos de Monte Carlo en Física Estadística . Oxford: Oxford University Press. ISBN 0-19-851796-3.
• Marcos Newman; Albert-László Barabási y Duncan J. Watts (2006). Estructura y Dinámica de Redes . Princeton, Nueva Jersey : Princeton University Press .
• Daniel Dorling, Mark Newman y Anna Barford (2008). El atlas del mundo real . Londres: Thames & Hudson Ltd. ISBN 978-0-500-51425-2.
• MEJ Newman (2010). Redes: una introducción . Oxford: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-920665-0.Segunda edición, septiembre de 2018 ISBN 978-0198805090 

Artículos

• MEJ Newman (2001). "La estructura de las redes de colaboración científica". Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 98 (2): 404–409. arXiv : cond-mat/0007214 . Bibcode :2001PNAS...98..404N. doi : 10.1073/pnas.021544898 . PMC  14598 . PMID  11149952.
• MEJ Newman; SH Strogatz; DJ Watts (2001). "Gráficos aleatorios con distribuciones de grado arbitrario y sus aplicaciones". Physical Review E . 64 (2): 026118. arXiv : cond-mat/0007235 . Bibcode :2001PhRvE..64b6118N. doi :10.1103/PhysRevE.64.026118. PMID  11497662. S2CID  360112.
• MEJ Newman (2002). "Mezcla selectiva en redes". Physical Review Letters . 89 (20): 208701. arXiv : cond-mat/0205405 . Bibcode :2002PhRvL..89t8701N. doi :10.1103/PhysRevLett.89.208701. PMID  12443515. S2CID  1574486.
• MEJ Newman (2003). "La estructura y función de redes complejas". SIAM Review . 45 (2): 167–256. arXiv : cond-mat/0303516 . Bibcode :2003SIAMR..45..167N. doi :10.1137/S003614450342480. S2CID  221278130.
• MT Gastner; MEJ Newman (2004). "Método basado en difusión para producir mapas de ecualización de densidad". Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 101 (20): 7499–7504. arXiv : physics/0401102 . Bibcode :2004PNAS..101.7499G. doi : 10.1073 /pnas.0400280101 . PMC  419634. PMID  15136719.
• MEJ Newman (2006). "Modularidad y estructura comunitaria en redes". Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 103 (23): 8577–8582. arXiv : physics/0602124 . Bibcode :2006PNAS..103.8577N. doi : 10.1073/pnas.0601602103 . PMC  1482622. PMID  16723398 .
• Newman, MEJ (2005). "Leyes de potencia, distribuciones de Pareto y ley de Zipf" (PDF) . Contemporary Physics . 46 (5): 323–351. arXiv : cond-mat/0412004 . Bibcode :2005ConPh..46..323N. doi :10.1080/00107510500052444. S2CID  202719165.
• Newman, Mark EJ (junio de 2003). "La estructura y función de redes complejas". SIAM Review . 45 (2): 167–256. arXiv : cond-mat/0303516 . Código Bibliográfico :2003SIAMR..45..167N. doi :10.1137/S003614450342480. S2CID  221278130.
• Clauset, Aaron ; Moore, Christopher ; Newman, MEJ (1 de mayo de 2008). "Estructura jerárquica y predicción de enlaces faltantes en redes". Nature . 453 (7191): 98–101. arXiv : 0811.0484 . Bibcode :2008Natur.453...98C. doi :10.1038/nature06830. hdl :2027.42/62623. PMID  18451861. S2CID  278058.
• Newman, MEJ (29 de mayo de 2006). "Leyes de potencia, distribuciones de Pareto y ley de Zipf". Contemporary Physics . 46 : 323–351. arXiv : cond-mat/0412004 . doi :10.1080/00107510500052444. S2CID  2871747.
• Clauset, Aaron ; Shazili, Cosma Rohila ; Newman, MEJ (2 de febrero de 2009). "Distribuciones de ley de potencia en datos empíricos". SIAM Review . 51 (4): 661–703. arXiv : 0706.1062 . Código Bibliográfico :2009SIAMR..51..661C. doi :10.1137/070710111. S2CID  9155618.

Referencias

1. Curriculum vitae, consultado el 26 de diciembre de 2022.
2. Página de inicio de Mark Newman
3. Newman, MEJ; Ziff, RM (6 de noviembre de 2000). "Algoritmo de Monte Carlo eficiente y resultados de alta precisión para percolación". Physical Review Letters . 85 (19): 4014–4107. arXiv : cond-mat/0005264 . Código Bibliográfico :2000PhRvL..85.4104N. doi :10.1103/PhysRevLett.85.4104. PMID  11056635.
4. Newman, MEJ (29 de mayo de 2006). "Leyes de potencia, distribuciones de Pareto y ley de Zipf". Contemporary Physics . 46 : 323–351. arXiv : cond-mat/0412004 . doi :10.1080/00107510500052444. S2CID  2871747.
5. Clauset, Aaron; Shazili, Cosma Rohila; Newman, MEJ (2 de febrero de 2009). "Distribuciones de ley de potencia en datos empíricos". SIAM Review . 51 (4): 661–703. arXiv : 0706.1062 . Código Bibliográfico :2009SIAMR..51..661C. doi :10.1137/070710111. S2CID  9155618.
6. Ehrenberg, Rachel (7 de noviembre de 2012). «Estado rojo, estado azul». Noticias científicas . The Society for Science and the Public . Consultado el 8 de abril de 2015 .
7. "Cincuenta sombras de púrpura". Physics World . Instituto de Física. 12 de noviembre de 2012. Consultado el 8 de abril de 2015 .
8. Ioannidis, John PA; Baas, Jeroen; Klavans, Richard; Boyack, Kevin W. (12 de agosto de 2019). "Una base de datos de autores con métricas de citas estandarizadas y anotadas para el campo científico". PLOS Biology . 17 (8): e3000384. doi : 10.1371/journal.pbio.3000384 . PMC 6699798 . PMID  31404057. 
9. Newman, Mark EJ (junio de 2003). "La estructura y función de redes complejas". SIAM Review . 45 (2): 167–256. arXiv : cond-mat/0303516 . Código Bibliográfico :2003SIAMR..45..167N. doi :10.1137/S003614450342480. S2CID  221278130.
10. "Las mejores instituciones en matemáticas". Times Higher Education . 2 de junio de 2011. Consultado el 8 de abril de 2015 .