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Análise de processos epidêmicos e de sincronização em redes complexas

Processo: 16/23827-6
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2017
Vigência (Término): 19 de junho de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física
Pesquisador responsável:Francisco Aparecido Rodrigues
Beneficiário:Thomas Kaue Dal Maso Peron
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Bolsa(s) vinculada(s):18/15589-3 - Processos Dinâmicos em Redes Ecológicas, BE.EP.PD
Assunto(s):Sistemas dinâmicos   Sincronização   Redes complexas   Modelo de Kuramoto
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Modelo de Kuramoto | Propagação de epidemias | Redes Complexas | sincronização | sistemas dinâmicos | Redes complexas

Resumo

O campo abarcado pelo o que conhecemos hoje como redes complexas teve seu início na mineraçãode grandes bases de dados tendo, a princípio, o objetivo principal de mapear o padrão de conexões desistemas complexos reais. A grande revelação trazida pelos primeiros estudos empíricos neste contextofoi a constatação de que sistemas de naturezas distintas apresentavam padrões estruturais altamente não triviais,tais como emergência de propriedades livre-escala e agrupamento hierárquicos de seus constituintes.Estes achados foram seguidos por inúmeros trabalhos voltados ao desenvolvimento e à formalizaçãode métricas dedicadas à caracterização da estrutura destes sistemas. Entretanto, em muitos casos, a descriçãotopológica de um sistema - por mais detalhada que seja - não fornece todos requisitos necessários paraa compreensão da evolução do mesmo. Uma vez medida e quantificada a estrutura, é preciso estabelecera conexão de como esta topologia molda processos dinâmicos entre os elementos que compõe o sistemarepresentado pela rede. Infelizmente progressos nesta direção têm se mostrado muito mais escassos dosque os observados na caracterização estrutural de redes complexas. De fato, resultados analíticos considerandoprocessos dinâmicos nestas estruturas são difíceis de serem obtidos principalmente em topologiasque apresentam características mínimas encontradas em redes reais. É neste contexto que surge a motivaçãopara este projeto de doutorado: estudar processos dinâmicos em redes complexas que apresentemtopologias similares às observadas em redes reais. Para este fim, iremos estudar processos epidêmicos e desincronização considerando como substrato para a dinâmica modelos de geração de redes recentementepropostos que incorporam em sua estrutura propriedades observadas empiricamente. Temos como objetivodesta abordagem a quantificação precisa por meios analíticos da influência de padrões topológicosusualmente negligenciados na dinâmica de sistemas complexos reais. Por fim, as análises desenvolvidasa priori para modelos de redes aleatórias serão aplicadas no estudo de rede reais cujo funcionamento édescrito pelos processos dinâmicos em questão, tais como redes de distribuição de energia no contexto desincronização, e redes sociais sob à ação de processos de epidêmicos e de rumores.

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Publicações científicas (18)
(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)
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COMIN, CESAR H.; PERON, THOMAS; SILVA, FILIPI N.; AMANCIO, DIEGO R.; RODRIGUES, FRANCISCO A.; COSTA, LUCIANO DA F.. Complex systems: Features, similarity and connectivity. PHYSICS REPORTS-REVIEW SECTION OF PHYSICS LETTERS, v. 861, p. 1-41, . (15/22308-2, 15/08003-4, 16/23827-6, 18/09125-4, 16/19069-9, 14/20830-0, 13/26416-9)
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CIBA, MANUEL; BESTEL, ROBERT; NICK, CHRISTOPH; DE ARRUDA, GUILHERME FERRAZ; PERON, THOMAS; HENRIQUE, COMIN CESAR; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO; THIELEMANN, CHRISTIANE. Comparison of Different Spike Train Synchrony Measures Regarding Their Robustness to Erroneous Data From Bicuculline-Induced Epileptiform Activity. NEURAL COMPUTATION, v. 32, n. 5, p. 887-911, . (15/22308-2, 16/23827-6, 18/09125-4, 13/26416-9, 12/51301-8, 12/25219-2)
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STEGEHUIS, CLARA; PERON, THOMAS. Network processes on clique-networks with high average degree: the limited effect of higher-order structure. JOURNAL OF PHYSICS-COMPLEXITY, v. 2, n. 4, . (16/23827-6, 13/07375-0)
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PERON, THOMAS; EROGLU, DENIZ; RODRIGUES, FRANCISCO A.; MORENO, YAMIR. Collective dynamics of random Janus oscillator networks. PHYSICAL REVIEW RESEARCH, v. 2, n. 1, . (16/25682-5, 16/23827-6, 18/15589-3, 13/07375-0)
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