Biografía: Mark Newman (UK)

Mark E.J. Newman 
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Santa Fe Institute

Mark Newman es un físico británico y profesor extraordinario de física de la Universidad de Michigan, Anatol Rapoport, así como un miembro externo de la facultad del Instituto Santa Fe. Es conocido por sus contribuciones fundamentales a los campos de redes complejas y sistemas complejos, para lo cual fue galardonado con el Premio Lagrange 2014. La investigación del profesor Newman se centra en la física estadística y la teoría de sistemas complejos, centrándose principalmente en sistemas en red, incluyendo redes sociales, biológicas y de ordenadores, que se estudian mediante una combinación de métodos empíricos, análisis y simulación por ordenador. Entre otros temas, él y sus colaboradores han trabajado en modelos matemáticos de estructura de red, algoritmos informáticos para analizar datos de redes y aplicaciones de la teoría de redes para una amplia variedad de problemas específicos, incluyendo la propagación de enfermedades a través de las poblaciones humanas y la difusión de computadoras Virus entre ordenadores, patrones de colaboración de científicos y empresarios, redes de citas de artículos científicos y casos de derecho, algoritmos de navegación de redes y diseño de bases de datos distribuidas, y la robustez de las redes ante el fallo de sus nodos.

El profesor Newman también tiene un interés de investigación en la cartografía y fue, junto con sus colaboradores, uno de los desarrolladores de un nuevo tipo de proyección cartográfica o "cartograma" que puede usarse para representar datos geográficos variando los tamaños de estados, países o regiones .

El profesor Newman es el autor de varios libros, incluyendo un libro de texto reciente sobre teoría de la red y un libro popular de la cartografía.

Carrera 

Mark Newman creció en Bristol, Inglaterra y obtuvo un título de grado y un doctorado en física de la Universidad de Oxford, antes de trasladarse a los Estados Unidos para realizar investigaciones primero en la Universidad de Cornell y más tarde en el Instituto Santa Fe, un instituto privado de investigación En el norte de Nuevo México dedicado al estudio de sistemas complejos. En 2002 Newman se trasladó a la Universidad de Michigan, donde actualmente es el Profesor de Física Universitario Distinguido de Anatol Rapoport y profesor en el Centro de Estudios de Sistemas Complejos de la Universidad.

Investigación 

Newman es conocido por sus investigaciones sobre redes complejas y en particular por trabajar en patrones de colaboración de científicos, teoría aleatoria de gráficas, mezcla asociativa, estructura comunitaria, teoría de percolación y epidemiología de redes. También fue co-inventor, con Michael Gastner, de un método para generar mapas o cartogramas de ecualización de densidad, que constituye la base del sitio web de Worldmapper. Su trabajo ganó atención después de las elecciones presidenciales de 2004 en Estados Unidos, cuando se utilizó como base para un mapa ampliamente difundido de los resultados electorales, que ajustó el tamaño de los estados en función de su población para dar una idea más precisa de cuántos votantes votaron por cada uno Partido. [2] [3]

Los métodos basados ​​en la red de Newman se han aplicado a una variedad de campos, incluyendo la psicología, la sociología, la economía y la biología. Los mismos métodos básicos han predicho con exactitud una amplia variedad de resultados, desde las relaciones entre organismos en un ecosistema hasta asociaciones entre organizaciones terroristas [4]. Newman también ha estudiado el riesgo de incendios forestales [5] y el comportamiento social de los delfines en Nueva Zelandia [6], así como la estructura de la propia comunidad científica [7].

Newman ha trabajado en distribuciones de poder-ley en sistemas complejos, incluyendo en la distribución de la riqueza, los tamaños de las ciudades, y la frecuencia de las palabras en las lenguas (véase la Ley de Zipf). Con los colaboradores Aaron Clauset y Cosma Shalizi, Newman desarrolló métodos estadísticos para analizar las distribuciones de la ley de poder y las aplicó al estudio de una amplia gama de sistemas, confirmando o negando la existencia de comportamientos de poder-ley previamente reclamados. ]

El artículo de Newman "The structure and function of complex networks" [10] recibió la mayoría de las citas de cualquier papel en matemáticas entre 2001 y 2011. [11]

Premios y honores 

En 2007, Newman fue elegido como miembro de la American Physical Society (APS). [12] En 2011 y 2012, recibió un Premio de Reconocimiento de Profesores y un Premio de Excelencia en Educación, ambos de la Universidad de Michigan. En 2014, fue elegido miembro de la Asociación Americana para el Avance de la Ciencia (AAAS), recibió el premio Lagrange 2014 de la Fundación ISI y fue el quinto receptor del premio ZACHARY Karate Club CLUB. En 2016, fue elegido como Simons Fellow en Física Teórica y recibió una beca Guggenheim. [14]

Publicaciones elegidas

Libros

• J. J. Binney; A. J. Fisher; N. J. Dowrick & M. E. J. Newman (1992). The Theory of Critical Phenomena. Oxford: Oxford University Press.
• M. E. J. Newman & G. T. Barkema (1999). Monte Carlo Methods in Statistical Physics. Oxford: Oxford University Press. ISBN 0-19-851796-3.
• Mark Newman; Albert-László Barabási & Duncan J. Watts (2006). Structure and Dynamics of Networks. Princeton, NJ: Princeton University Press.
• Daniel Dorling, Mark Newman & Anna Barford (2008). The Atlas of the Real World. London: Thames & Hudson Ltd. ISBN 978-0-500-51425-2.
• M. E. J. Newman (2010). Networks: An Introduction. Oxford: Oxford University Press. ISBN 0-19-920665-1.

Artículos

• M. E. J. Newman (2001). "The structure of scientific collaboration networks". Proceedings of the National Academy of Sciences. 98 (2): 404–409. arXiv:cond-mat/0007214. Bibcode:2001PNAS...98..404N. doi:10.1073/pnas.021544898. PMC 14598. PMID 11149952.
• M. E. J. Newman; S. H. Strogatz; D. J. Watts (2001). "Random graphs with arbitrary degree distributions and their applications". Physical Review E. 64 (2): 026118. arXiv:cond-mat/0007235. Bibcode:2001PhRvE..64b6118N. doi:10.1103/PhysRevE.64.026118.
• M. E. J. Newman (2002). "Assortative mixing in networks". Physical Review Letters. 89 (20): 208701. arXiv:cond-mat/0205405. Bibcode:2002PhRvL..89t8701N. doi:10.1103/PhysRevLett.89.208701. PMID 12443515.
• M. E. J. Newman (2003). "The structure and function of complex networks". SIAM Review. 45 (2): 167–256. arXiv:cond-mat/0303516. Bibcode:2003SIAMR..45..167N. doi:10.1137/S003614450342480.
• M. T. Gastner; M. E. J. Newman (2004). "Diffusion-based method for producing density equalizing maps". Proceedings of the National Academy of Sciences. 101 (20): 7499–7504. arXiv:physics/0401102. Bibcode:2004PNAS..101.7499G. doi:10.1073/pnas.0400280101. PMC 419634. PMID 15136719.
• M. E. J. Newman (2006). "Modularity and community structure in networks". Proceedings of the National Academy of Sciences. 103 (23): 8577–8582. arXiv:physics/0602124. Bibcode:2006PNAS..103.8577N. doi:10.1073/pnas.0601602103. PMC 1482622. PMID 16723398.
• MEJ. Newman (2005), Power laws, Pareto distributions and Zipf's law, Contemporary Physics, Sep/Oct 2005, Vol. 46 Issue 5, p323-351, 29p; doi:10.1080/00107510500052444. http://arxiv.org/PS_cache/cond-mat/pdf/0412/0412004v3.pdf
• Newman, Mark E. J. (June 2003). "The structure and function of complex networks". SIAM Review. 45 (2): 167–256. arXiv:cond-mat/0303516. Bibcode:2003SIAMR..45..167N. doi:10.1137/S003614450342480. Obtenido el 8 de Abril de 2015.
• Clauset, Aaron; Moore, Christopher; Newman, M.E.J. (1 May 2008). "Hierarchical structure and the prediction of missing links in networks". Nature. 453: 98–101. arXiv:0811.0484. Bibcode:2008Natur.453...98C. doi:10.1038/nature06830. Obtenido el 8 de Abril de 2015.
• Newman, M.E.J. (29 May 2006). "Power laws, Pareto distributions and Zipf's law". Contemporary Physics. 46: 323–351. arXiv:cond-mat/0412004. doi:10.1016/j.cities.2012.03.001.
• Clauset, Aaron; Shazili, Cosma Rohila; Newman, M. E. J. (2 Feb 2009). "Power-law distributions in empirical data". SIAM Review. 51: 661–703. arXiv:0706.1062. Bibcode:2009SIAMR..51..661C. doi:10.1137/070710111.

Referencias

1. Mark Newman's home page
2. Ehrenberg, Rachel (7 November 2012). "Red state, blue state". Science News. The Society for Science and the Public. Retrieved 8 April 2015.
3. Fifty shades of purple". Physics World. Institute of Physics. 12 November 2012. Obtenido 8 Abril 2015.
4. Rehmeyer, Julie (2 June 2008). "Communities of communities of...". Science News. The Society for Science and the Public. obtenido 8 Abril 2015.
5. Ball, Phillip (27 February 2002). "COLD safer than HOT". Nature News. Nature. Retrieved 8 April 2015.
6. "Circles of Friends". The Economist. 30 September 2004. Retrieved 8 Abril 2015.
7. Ball, Phillip (12 January 2001). "Science is all about networking". Nature News. Nature. Retrieved 8 April 2015.
8. Newman, M.E.J. (29 May 2006). "Power laws, Pareto distributions and Zipf's law". Contemporary Physics. 46: 323–351. arXiv:cond-mat/0412004. doi:10.1016/j.cities.2012.03.001.
9. Clauset, Aaron; Shazili, Cosma Rohila; Newman, M. E. J. (2 Feb 2009). "Power-law distributions in empirical data". SIAM Review. 51: 661–703. arXiv:0706.1062. Bibcode:2009SIAMR..51..661C. doi:10.1137/070710111.
10. Newman, Mark E. J. (June 2003). "The structure and function of complex networks". SIAM Review. 45 (2): 167–256. arXiv:cond-mat/0303516. Bibcode:2003SIAMR..45..167N. doi:10.1137/S003614450342480. obtenido8 April 2015.
11. "Top institutions in Mathematics". Times Higher Education. 2 June 2011. Obtenido 8 Abril 2015.
12. Curriculum vitae, obtenido 2016-07-01.
13. Zachary Karate Club CLUB prize, obtenido 2016-07-01.
14. Guggenhiem Fellowship, obtenido 2016-07-01.