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Gaia
Egitura modularrak sare konplexuetan
Gaiari buruzko datu orokorrak
- Modalitatea
- Ikasgelakoa
- Hizkuntza
- Gaztelania
Irakasleak
| Izena | Erakundea | Kategoria | Doktorea | Irakaskuntza-profila | Arloa | Helbide elektronikoa |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CASES GUTIERREZ, BLANCA ROSA | Euskal Herriko Unibertsitatea | Unibertsitateko Irakaslego Titularra | Doktorea | Elebakarra | Hizkuntza eta Sistema Informatikoak | blancarosa.cases@ehu.eus |
| NUÑEZ GONZALEZ, JOSE DAVID | Euskal Herriko Unibertsitatea | Irakaslego Agregatua | Doktorea | Elebiduna | Matematika Aplikatua | josedavid.nunez@ehu.eus |
Gaitasunak
| Izena | Pisua |
|---|---|
| Estudiar el concepto de red compleja y sus propiedades topológicas. | 20.0 % |
| Dominar las herramientas de software matemático que permiten generar muestras y analizar las propiedades de las redes complejas. | 20.0 % |
| Entender el fenómeno de la sincronización y la aparición de dinámicas colectivas en redes complejas. | 10.0 % |
| Estudiar los algoritmos que permiten detectar estructuras modulares en las redes complejas. | 20.0 % |
| Ser capaz de aplicar los algoritmos estudiados para analizar redes sociales. | 10.0 % |
| Tener una visión general del estado de arte sobre la materia. | 20.0 % |
Irakaskuntza motak
| Mota | Ikasgelako orduak | Ikasgelaz kanpoko orduak | Orduak guztira |
|---|---|---|---|
| Magistrala | 25 | 37.5 | 62.5 |
| Mintegia | 10 | 15 | 25 |
| Ordenagailuko p. | 10 | 15 | 25 |
Irakaskuntza motak
| Izena | Orduak | Ikasgelako orduen ehunekoa |
|---|---|---|
| Aplikazio-tailerrak | 15.0 | 100 % |
| Azalpenezko eskolak | 15.0 | 100 % |
| Bideokonferentziak | 0.0 | 100 % |
| Ikasketa sistematizatua | 30.0 | 0 % |
| Interakzioa irakaslearekin ingurune birtualetan | 0.0 | 30 % |
| Irakaskuntza-taldeak plataforma birtualaren bidez proposatutako jarduerak | 0.0 | 0 % |
| Irakurketa eta analisi praktikoak | 30.0 | 50 % |
| Plataformaren bidez harreman birtualean emandako orduak (foroetan parte hartzea, etab.) | 0.0 | 100 % |
| Txostenak eta azalpenak lantzea | 22.5 | 30 % |
Ebaluazio-sistemak
| Izena | Gutxieneko ponderazioa | Gehieneko ponderazioa |
|---|---|---|
| Bertaratzea eta Parte-hartzea | 15.0 % | 25.0 % |
| Azalpenak | 30.0 % | 40.0 % |
| Foroetan parte hartzea | 15.0 % | 25.0 % |
| Lan praktikoak | 30.0 % | 40.0 % |
| OTROS | 0.0 % | 10.0 % |
| Urrutiko ebaluazio-probak | 75.0 % | 85.0 % |
Irakasgai-zerrenda
Tema 1 1. Introducción: El papel de las redes en la computación biológicamente inspirada.Tema 2 2. Estructura de las redes complejas.
2.1. Definiciones básicas: betweenness, clustering, motifs, comunidades y espectro de un grafo.
2.2. Topología de redes reales:
2.3.1. Generalized random graphs
2.3.2. Redes Small-world
2.3.3. Redes scale-free estáticas y evolutivas.
2.3.4. Resultados empíricos
2.3. Redes valuadas y espaciales: modelos.
Tema 3 3. Dinámicas colectivas y fenómeno de sincronización.
3.1. Introducción
3.2. Análisis de estabilidad de la variedad de sincronización
3.3. Redes propensas a la sincronización.
3.4. Sincronización de osciladores acoplados: Modelo de Kuramoto.
3.5. Sincronización de dinámicas caóticas
3.6. Redes de ecuaciones diferenciales ordinarias.
Tema 4 4. Algoritmos para identificar estructuras modulares.
4.1. Métodos basados en análisis espectral.
4.2. Métodos basados en Clustering jerárquico
4.3. Edge Betweenness Clustering methods
4.4. Cluster desynchronization methods
Tema 5 5. Aspectos prácticos y aplicaciones.
5.1. Tolerancia a fallos y efectos dinámicos.
5.2. Propagación: Epidemias y rumores.
5.3. Redes sociales.
5.4. Internet.
5.5. Redes metabólicas, proteínicas y genéticas.
5.6. Redes cerebrales