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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Spectra of random networks in the weak clustering regime

Texto completo
Autor(es):
Peron, Thomas K. D. M. [1] ; Ji, Peng [2] ; Kurths, Juergen [3, 4] ; Rodrigues, Francisco A. [1, 5, 6]
Número total de Autores: 4
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Inst Math & Comp Sci, BR-13566590 Sao Carlos, SP - Brazil
[2] Fudan Univ, Inst Sci & Technol Brain Inspired Intelligence, Shanghai 200433 - Peoples R China
[3] Potsdam Inst Climate Impact Res PIK, D-14473 Potsdam - Germany
[4] Humboldt Univ, Dept Phys, D-12489 Berlin - Germany
[5] Univ Warwick, Ctr Complex Sci, Coventry CV4 7AL, W Midlands - England
[6] Univ Warwick, Math Inst, Gibbet Hill Rd, Coventry CV4 7AL, W Midlands - England
Número total de Afiliações: 6
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: EPL; v. 121, n. 6 MAR 2018.
Citações Web of Science: 1
Resumo

The asymptotic behavior of dynamical processes in networks can be expressed as a function of spectral properties of the corresponding adjacency and Laplacian matrices. Although many theoretical results are known for the spectra of traditional configuration models, networks generated through these models fail to describe many topological features of real-world networks, in particular non-null values of the clustering coefficient. Here we study effects of cycles of order three (triangles) in network spectra. By using recent advances in random matrix theory, we determine the spectral distribution of the network adjacency matrix as a function of the average number of triangles attached to each node for networks without modular structure and degree-degree correlations. Implications to network dynamics are discussed. Our findings can shed light in the study of how particular kinds of subgraphs influence network dynamics. Copyright (C) EPLA, 2018 (AU)

Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:Francisco Louzada Neto
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 16/23827-6 - Análise de processos epidêmicos e de sincronização em redes complexas
Beneficiário:Thomas Kaue Dal Maso Peron
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 16/25682-5 - Propagação de informação em redes complexas
Beneficiário:Francisco Aparecido Rodrigues
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular