Texto completo
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Autor(es): |
Silva, Filipi N.
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Comin, Cesar H.
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Costa, Luciano da F.
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Número total de Autores: 3
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Afiliação do(s) autor(es): | [1] Indiana Univ, Network Sci Inst, Bloomington, IN 47408 - USA
[2] Univ Fed Sao Carlos, Dept Comp Sci, Sao Carlos, SP - Brazil
[3] Univ Sao Paulo, Sao Carlos Inst Phys, Sao Carlos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 3
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Tipo de documento: |
Artigo Científico
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Fonte: |
JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT;
AUG 2019.
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Citações Web of Science: |
0
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Resumo |
Most complex networks are not static, but evolve along time. Given a specific configuration of one such changing network, it becomes a particularly interesting issue to quantify the diversity of possible unfoldings of its topology. In this work, we suggest the concept of malleability of a network, which is defined as the exponential of the entropy of the probabilities of each possible unfolding with respect to a given network configuration. In order to avoid the combinatorics involved by identifying isomorphisms, we calculate the malleability with respect to specific measurements of the involved topologies. More specifically, we identify the possible topologies derivable from a given configuration and calculate some topological measurements of them, such as clustering coefficient, shortest path length and assortativity, leading to respective probabilities being associated to each possible measurement value. Though this approach implies some level of degeneracy in the mapping from topology to measurement space, it still paves the way to inferring the malleability of specific network types with respect to given topological measurements. We report that the malleability, in general, depends on each specific measurement, with the average shortest path length and degree assortativity typically being characterized by large malleability values. For an edge removal dynamics, large malleability values were observed for the Barabasi-Albert, Erdos-Renyi and Waxman network models, while the Watts-Strogatz model resulted in the smallest malleability values. (AU) |
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Processo FAPESP: |
15/22308-2 - Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento
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Beneficiário: | Roberto Marcondes Cesar Junior |
Linha de fomento: |
Auxílio à Pesquisa - Temático
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Processo FAPESP: |
15/08003-4 - Abordagem de redes complexas em e-Science e dados dinâmicos
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Beneficiário: | Filipi Nascimento Silva |
Linha de fomento: |
Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
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Processo FAPESP: |
17/09280-7 - Investigando a estrutura e dinâmica de redes de informação
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Beneficiário: | Filipi Nascimento Silva |
Linha de fomento: |
Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
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Processo FAPESP: |
15/18942-8 - Associando Redes Complexas com Espaços Efetivos de Atributos
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Beneficiário: | Cesar Henrique Comin |
Linha de fomento: |
Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
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Processo FAPESP: |
13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
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Beneficiário: | José Alberto Cuminato |
Linha de fomento: |
Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
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Processo FAPESP: |
18/09125-4 - Representação, Caracterização e Modelagem de Imagens Biológicas Utilizando Redes Complexas
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Beneficiário: | Cesar Henrique Comin |
Linha de fomento: |
Auxílio à Pesquisa - Regular
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Processo FAPESP: |
11/50761-2 - Modelos e métodos de e-Science para ciências da vida e agrárias
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Beneficiário: | Roberto Marcondes Cesar Junior |
Linha de fomento: |
Auxílio à Pesquisa - Temático
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