Alex Arenas 来自西班牙的Universitat Rovira i Virgili，研究方向为物理学领域中基于网络研究的多层级复杂系统，对基于功能性多层方法（functional multilayer approach）的复杂网络的动态转变兴趣尤甚。该方向的研究主要包含以下两个方面：构建复杂网络来分析动态信号，以及提出物理模型进行验证。近年来的研究主要集中于基于网络的流行病时空演变研究(spatio-temporal evolution)（例如COVID-19）、通过基因组网络和网络医学（network medicine）研究在个性化医疗领域进行长期合作。
Alex Arenas认为复杂系统是一个实体间相互作用的集合（通常以网络的形式），每一个实体与其相邻实体相互作用发生系统层面的涌现行为。这个简单扼要的定义可以在不同学科领域中的复杂网络研究兼容。
2021年的诺奖肯定了复杂系统在下一个世纪作为基础物理学研究的地位，未来二十年复杂性研究的最大挑战在于发展出一个闭环的理论来指导、规范系统涌现性的研究。这样的理论框架可以通过张量代数、统计物理、非线性物理以及谱学理论的交叉融合来构建。
系统的稳定性和脆弱性需结合传递（propagation）来理解。系统在扰动中越稳定，这个系统越难从局部向全局传递某种性质，相反的，系统越脆弱，则越容易从局部到全局传递、衍生别的性质。从微扰理论（perturbation theory）的角度理解系统的稳定性和脆弱性对复杂系统分析的发展至关重要。
复杂性预测的难点源于非对称相互作用导致的非线性。但通过近似（approximations）的方法仍然可以实现一定程度的预测，在物理学中已有一些成功案例，且对于COVID-19发展趋势的成功预测展现了该领域在现实世界中的强大作用。
The Nobel Prize 2021 represents the highest achievement for the complex systems community to be accepted as fundamental physics of the next centuries.
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