Amostragem em redes complexas.

Resumo

Muitos sistemas complexos naturais ou construídos pelos seres humanos podem ser representados por redes complexas, uma teoria que une o estudo de grafos com a mecânica estatística. Entretanto, esse tipo de representação pode ser comprometido pela maneira como os dados são obtidos. Em geral, os dados utilizados para representar tais sistemas nem sempre são precisos ou completos e correspondem a apenas amostras pequenas de redes maiores, como é o caso da teia mundial (WWW). Mesmo que as redes amostradas sejam grandes, as suas propriedades podem não corresponder com as de suas respectivas redes originais e são influenciadas pela maneira como são obtidas. Por exemplo, a amostragem mais utilizada para captura de roteadores da Internet, se empregada em redes aleatórias, resulta em redes livres de escala. Em contrapartida, amostras de redes livres de escala não têm garantia de preservar essa estrutura. Por causa desses e outros problemas que possam ocorrer na amostragem das redes, é muito importante que sejam desenvolvidos métodos para avaliar os efeitos dos vários tipos de amostragem na caracterização, classificação e análise de redes complexas. Neste projeto propomos um estudo aprofundado desses efeitos em modelos teóricos parcialmente amostrados. Vamos implementar alguns dos diversos métodos de amostragem utilizados atualmente para obter as principais redes reais, vamos aplicá-los nos modelos e analisaremos a topologia das amostras obtidas. Além disso, vamos avaliar também a influência de cada tipo de amostragem nos processos dinâmicos (por exemplo, fluxo de informações) nas redes amostradas. Pretendemos com este projeto desenvolver métodos de análise da qualidade dos dados empregados na construção de redes de sistemas complexos e, desta forma, contribuir para o desenvolvimento da teoria de redes complexas. (AU)