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Caracterização, análise, simulação e classificação de redes complexas

Processo: 10/19440-2
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de março de 2011 - 28 de fevereiro de 2013
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física
Pesquisador responsável:Francisco Aparecido Rodrigues
Beneficiário:Francisco Aparecido Rodrigues
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos, SP, Brasil
Assunto(s):Sistemas complexos  Redes complexas  Teoria dos grafos 

Resumo

A teoria das redes complexas é uma área relativamente nova da Ciência, inspirada por dados empíricos tais como os obtidos de interações sociais e biológicas. Esta área apresenta uma natureza altamente interdisciplinar, de modo que tem unido cientistas de diferentes áreas, tais como matemática, física, biologia, ciência computação, sociologia, epidemiologia e muita outras. De fato, muitos problemas da natureza podem ser modelados como redes, tais como o cérebro, interações proteicas, organizações sociais, o mercado financeiro, a Internet e a World Wide Web. Todos esses sistemas podem ser representados por grafos, isto é, vértices conectados por arestas. A organização desses sistemas tem uma influencia fundamental sobre muitos processos dinâmicos. Por exemplo, roteadores altamente conectados são fundamentais para manter o tráfego na Internet, enquanto que pessoas que possuem um grande número de amigos apresentam uma alta taxa de transmissão de doenças. Ao mesmo tempo, estudos têm mostrado que a estrutura do cérebro esta relacionada com doenças neurológicas, como a epilepsia, que está ligada à fenômenos de sincronização. Nesse projeto, apresentamos uma metodologia para estudar a relação entre topologias de redes complexas e processos dinâmicos. Tal estudo será realizado com a simulação de fenômenos de sincronização, falhas em cascata, propagação de epidemias e transporte de dados em redes. A estrutura de redes será caracterizada através de métodos de mineração de dados, que permitirão classificar redes de acordo com um conjunto de modelos e determinar padrões de conexões presentes na organização de diferentes tipos de sistemas complexos. As análises serão realizadas com aplicações em neurociências, biologia de sistemas, economia, meteorologia e cadeias alimentares. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Estudo busca aperfeiçoar o diagnóstico por imagem da esquizofrenia 

Publicações científicas (13)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
RIBEIRO MELLO, MARCO AURELIO; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA; DANIEL KISSLING, W.; SEKERCIOGLU, CAGAN H.; DARCIE MARQUITTI, FLAVIA MARIA; VIKTORIA KALKO, ELISABETH KLARA. Keystone species in seed dispersal networks are mainly determined by dietary specialization. OIKOS, v. 124, n. 8, p. 1031-1039, AUG 2015. Citações Web of Science: 36.
PERON, THOMAS K. D. M.; JI, PENG; RODRIGUES, FRANCISCO A.; KURTHS, JURGEN. Effects of assortative mixing in the second-order Kuramoto model. Physical Review E, v. 91, n. 5 MAY 11 2015. Citações Web of Science: 15.
DE ARRUDA, GUILHERME FERRAZ; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA; SCHUBERT, DIRK; RODRIGUES, FRANCISCO A. Structure and dynamics of functional networks in child-onset schizophrenia. CLINICAL NEUROPHYSIOLOGY, v. 125, n. 8, p. 1589-1595, AUG 2014. Citações Web of Science: 4.
AMANCIO, DIEGO RAPHAEL; COMIN, CESAR HENRIQUE; CASANOVA, DALCIMAR; TRAVIESO, GONZALO; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA. A Systematic Comparison of Supervised Classifiers. PLoS One, v. 9, n. 4 APR 24 2014. Citações Web of Science: 60.
PERON, T. K. D.; COMIN, C. H.; AMANCIO, D. R.; COSTA, L. DA F.; RODRIGUES, F. A.; KURTHS, J. Correlations between climate network and relief data. Nonlinear Processes in Geophysics, v. 21, n. 6, p. 1127-1132, 2014. Citações Web of Science: 7.
DE ARRUDA, GUILHERME F.; DAL'MASO PERON, THOMAS KAUE; DE ANDRADE, MARINHO GOMES; ACHCAR, JORGE ALBERTO; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO. The Influence of Network Properties on the Synchronization of Kuramoto Oscillators Quantified by a Bayesian Regression Analysis. Journal of Statistical Physics, v. 152, n. 3, p. 519-533, AUG 2013. Citações Web of Science: 2.
DAL'MASO PERON, THOMAS KAUE; RODRIGUES, FRANCISCO A.; KURTHS, JUERGEN. Synchronization in clustered random networks. Physical Review E, v. 87, n. 3 MAR 12 2013. Citações Web of Science: 8.
DE GOUVEIA, LILIAN TAIS; DE ARRUDA, GUILHERME FERRAZ; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO; SENGER, LUCIANO JOSE; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA. Supervised Classification of Basaltic Aggregate Particles Based on Texture Properties. JOURNAL OF COMPUTING IN CIVIL ENGINEERING, v. 27, n. 2, p. 177-182, MAR 2013. Citações Web of Science: 1.
DE ARRUDA, GUILHERME F.; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA; RODRIGUES, FRANCISCO A. A complex networks approach for data clustering. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 391, n. 23, p. 6174-6183, DEC 1 2012. Citações Web of Science: 6.
DAL'MASO PERON, THOMAS KAUE; RODRIGUES, FRANCISCO A. Determination of the critical coupling of explosive synchronization transitions in scale-free networks by mean-field approximations. Physical Review E, v. 86, n. 5, 2 NOV 12 2012. Citações Web of Science: 35.
DAL'MASO PERON, THOMAS KAUE; RODRIGUES, FRANCISCO A. Explosive synchronization enhanced by time-delayed coupling. Physical Review E, v. 86, n. 1, 2 JUL 6 2012. Citações Web of Science: 40.
DAL'MASO PERON, THOMAS KAUE; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA; RODRIGUES, FRANCISCO A. The structure and resilience of financial market networks. Chaos, v. 22, n. 1 MAR 2012. Citações Web of Science: 35.
DAL'MASO PERON, T. K.; RODRIGUES, F. A. Collective behavior in financial markets. EPL, v. 96, n. 4 NOV 2011. Citações Web of Science: 28.

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