Жан М. Карлсон - Википедия - Jean M. Carlson

Жан Мари Карлсон (1962 г.р.) - профессор Сложность на Калифорнийский университет в Санта-Барбаре. Она изучает надежность и обратную связь в тесно связанных сложные системы, которые находят применение в различных областях, включая землетрясения, лесные пожары и нейробиологию.

ранняя жизнь и образование

Карлсон учился электротехника и Информатика в Университет Принстона и закончила в 1984 году. Она переехала в Корнелл Университет для ее аспирантуры, получения степени магистра в Прикладная физика 1987. В 1987 году перешла на теоретическая физика конденсированного состояния защитила докторскую диссертацию и защитила кандидатскую диссертацию в 1988 году. Работала под руководством Джеймс Сетна на спин-стекло модель в Решетка Бете. ^[1] Карлсон работал в Кавли Институт теоретической физики в качестве постдокторанта с Джеймс С. Лангер.^[2][3]

Исследования и карьера

Карлсон был назначен на факультет в Калифорнийский университет в Санта-Барбаре в 1990 году. Она работает над фундаментальной теорией и приложениями сложные системы.^[4][5] Она была награждена Фонд Дэвида и Люсиль Паккард стипендия в 1993 году, что позволило ей изучить физические и математические принципы, лежащие в основе сложности.^[6] Карлсон использует высокооптимизированный допуск (HOT) методы, которые связывают развивающуюся структуру со степенными законами в сильно взаимосвязанных системах.^[7][8][9] Карлсон разработал механизм HOT в начале 2000-х годов и с тех пор применяет его к сложным системам, включая иммунную систему, землетрясения, лесные пожары и нейробиологию. HOT представляет собой объединяющую структуру, которая может взаимодействовать с внешней средой, которая отличается от самоорганизованная критичность и край хаоса.^[7]

Карлсон использовал вычислительную системную биологию, чтобы понять иммунная система.^[10] Она изучает, как иммунная система меняется с возрастом, а также автомиммунное заболевание и гомеостаз.^[10] Карлсон работал с Эриком Джонсом над разработкой математической модели, которая может анализировать и прогнозировать взаимодействия в кишечные бактерии из плодовые мошки. Есть надежда, что эта модель сможет объяснить человеческий микробиом кишечника.^[11] Их модель продемонстрировала, что взаимодействие между бактериями в кишечнике так же важно для общего состояния здоровья плодовой мушки, как и их присутствие в кишечнике.^[11]

Она также применила теорию сложности к нейробиология, определяя свойства нейронной сети которые защищены здоровым населением.^[12] Понимание этих сетей может объяснить связь между структурой белого вещества и когнитивной функцией.^[12] Карлсон пытается объяснить, как нейронные сети участвуют в обучении и памяти, сравнивая их с вычислительными и биологическими структурами обработки информации.^[12] Карлсон особенно заинтересован в последовательном обучении; который объединяет новую информацию с предыдущими знаниями.^[12] Ее работа сочетает вычислительные модели с экспериментальными данными из электроэнцефалография и магнитно-резонансная томография.^[12] Она продемонстрировала, что части мозга, которые синхронизируют свою активность во время выполнения задач, связанных с памятью, с возрастом становятся меньше, но становятся более многочисленными.^[13]

Применение статистическая механика к материаловедение может помочь описать характеристики сыпучие материалы.^[14] Она применяет зона трансформации сдвига теория к гранулированный материал описать, как они текут и застревают.^[14] Эта работа способствует ее изучению трения в землетрясения, законы скорости и состояния и реологический хаос.^[15][16] Карлсон изучал сложность в нескольких областях физики землетрясений, включая динамический разрыв и сверхдвиг.^[17] Она разработала алгоритм (Highly Optimized Tolerance Fire Spread Model, HFire), который может моделировать распространение лесных пожаров, который можно использовать для понимания долгосрочной эволюции лесных экосистем и помощи в координации управления лесным хозяйством. Она исследовала процесс принятия решений человеком при реагировании на бедствия, чтобы сделать эвакуацию более безопасной и эффективной.^[18] Она исследовала компромиссы, возникающие в лесной пожар ответ, используя модели экономики, населения и распространения огня.^[18] Для этого требуются инструменты динамического принятия решений, поскольку задержки во времени могут привести к большему количеству пожаров и потребностям в ресурсах.^[18] Она также изучила, как информационные сети влияют на решения, и взаимосвязь между распространением информации и социальным обменом.^[18]

Карлсон также применил теорию сложности к эконофизика,^[19] эволюция^[20] и теория управления.^[21] Она имеет приглашенную профессуру в Институт Санта-Фе.^[22]

Рекомендации