Implementação de algoritmos eficientes para estatística de redes

• Processo: 21/10289-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2021
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
• Pesquisador responsável: André Fujita
• Beneficiário: Christyan Ossamu Namikuchi
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/21934-5 - Estatística de redes: teoria, métodos e aplicações, AP.TEM
• Assunto(s): Estatística Algoritmos Grafos Otimização Análise espectral
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise Espectral | Estatística | grafos | otimização | Estatística de redes

Resumo

Um dos gargalos dos métodos para estatísticas de rede é o alto custo computacional para calcular a distribuição espectral (métodos para estimação de parâmetros, seleção de modelos e testes comparativos, por exemplo, são baseados na distribuição espectral deo gráfico) (Fujita et al., 2016; Takahashi et al., 2012). Atualmente, para estimar a distribuição espectral do grafo, calculamos todos os autovalores da matriz de adjacência do grafo. Entretanto, esta abordagem é muito limitada no contexto de grandes grafos (mesmo que sejam esparsa). O objetivo deste projeto é implementar algoritmos eficientes para estatísticas de rede. Este projeto de iniciação científica está relacionado ao sub-projeto 2.2.4 do documento principal. Os objetivos específicos deste projeto são:1. otimizar a estimativa da distribuição espectral dos grafos.2. Implementar em R, os algoritmos para testar/comparar grafos que não se baseiam na distribuição espectral. (AU)