| Processo: | 10/19440-2 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2011 |
| Data de Término da vigência: | 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 |
| Município da Instituição Sede: | São Carlos |
| Assunto(s): | Sistemas complexos Redes complexas Teoria dos grafos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Mecânica Estatística | Redes Complexas | Sistemas Complexos | teoria dos grafos | Redes complexas |
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)
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