Análise de dados espaço-temporais baseado em redes complexas
Mecânica estatística de sistemas complexos: propagação de rumores em redes complexas
Desenvolvimento do Algoritmo de Estimação de Distribuição OBDC - Otimização Bayesi...
Processo: | 21/14310-8 |
Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado |
Data de Início da vigência: | 12 de abril de 2022 |
Data de Término da vigência: | 29 de março de 2023 |
Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral |
Pesquisador responsável: | Luciano da Fontoura Costa |
Beneficiário: | Eric Keiji Tokuda |
Supervisor: | Renaud Lambiotte |
Instituição Sede: | Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
Instituição Anfitriã: | University of Oxford, Inglaterra |
Vinculado à bolsa: | 19/01077-3 - Integrando imagens e redes complexas na análise de cidades, BP.PD |
Assunto(s): | Mecânica estatística Redes complexas Sistemas complexos |
Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Deteccção de comunidades | fisica estatistica | Redes Complexas | Sistemas Complexos | Redes Complexas |
Resumo No último século, as redes complexas encontraram aplicações nas mais diversas áreas como em ciências sociais, transporte e epistemologia. A abstração por redes tem como elementos fundamentais os nós e suas conexões. Foi observado que grande parte das redes do mundo real apresenta uma estrutura modular, ou seja, as entidades estão mais interconectadas dentro de um grupo do que as entidades fora do grupo. Identificar e analisar tais grupos representam problemas fundamentais na área. Embora vários métodos estejam constantemente sendo propostos, menos atenção tem sido dada às abordagens hierárquicas. Os métodos hierárquicos geralmente diferem por fornecer uma explicação melhor do processo de agrupamento e por exigir poucos ou nenhum parâmetro. No topo da estrutura modular, as redes podem representar virtualmente qualquer informação de um sistema. Por exemplo, em redes espaciais, os nós carregam informações relacionadas ao posicionamento em um espaço métrico. Em vez de analisar apenas a natureza estática dessas estruturas, pode-se estudar a dinâmica dos processos físicos que ocorrem na rede. Os processos de difusão representam uma classe de processos dinâmicos frequentemente avaliados em redes. A maioria dos estudos sobre cada um dos tópicos anteriores pressupõe que a estrutura da rede é estática. Um fator de complexidade adicional é adicionado quando essas estruturas de rede podem evoluir no tempo. Todos esses conceitos estão no centro de nossa proposta. Mais especificamente, visamos de modo não exaustivo os seguintes assuntos: processos dinâmicos no topo de redes espaciais; novos métodos de detecção de comunidade hierárquica, considerando os avanços recentes na detecção de comunidade baseada em fluxo; e a modelagem da difusão em redes de conhecimento. (AU) | |
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