在本周发表的一篇《科学进展》论文中，来自圣达菲研究所的研究人员描述了一种新的算法SpringRank ，它利用赢和输来快速找到在大型网络中隐藏的排名。

在论文中，研究人员测试了SpringRank在各种数据集和情境下的预测能力，包括体育比赛、圈养鹦鹉和自由放养亚洲象的动物优势行为，以及大学间的教师招聘实践。

穆尔说：“物理学的观点经常给我们带来优雅而有效的算法。”这是这一方法的又一次胜利。

Parakeet pecking orders, basketball match-ups, and the tenure-track

https://www.sciencedaily.com/releases/2018/07/180720140514.htm

1. Caterina De Bacco, Daniel B. Larremore, Cristopher Moore. A physical model for efficient ranking in networks. Science Advances, 2018; 4 (7): eaar8260 DOI: 10.1126/sciadv.aar8260