nireEHU 
Materia
Estructuras modulares en redes complejas
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Castellano
Profesorado
| Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CASES GUTIERREZ, BLANCA ROSA | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Titular De Universidad | Doctora | No bilingüe | Lenguajes y Sistemas Informáticos | blancarosa.cases@ehu.eus |
| NUÑEZ GONZALEZ, JOSE DAVID | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctor | Bilingüe | Matemática Aplicada | josedavid.nunez@ehu.eus |
Competencias
| Denominación | Peso |
|---|---|
| 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 % |
Tipos de docencia
| Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
|---|---|---|---|
| Magistral | 25 | 37.5 | 62.5 |
| Seminario | 10 | 15 | 25 |
| P. Ordenador | 10 | 15 | 25 |
Actividades formativas
| Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
|---|---|---|
| Actividades propuestas por el equipo docente a través de la plataforma virtual | 0.0 | 0 % |
| Clases expositivas | 15.0 | 100 % |
| Elaboración de informes y exposiciones | 22.5 | 30 % |
| Estudio sistematizado | 30.0 | 0 % |
| Horas de contacto virtual a través de la plataforma (participación en foros, consulta de dudas, etc) | 0.0 | 100 % |
| Interacción con el docente en entornos virtuales | 0.0 | 30 % |
| Lectura y análisis prácticos | 30.0 | 50 % |
| Talleres de aplicación | 15.0 | 100 % |
| Videoconferencias | 0.0 | 100 % |
Sistemas de evaluación
| Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
|---|---|---|
| Asistencia y Participación | 15.0 % | 25.0 % |
| Exposiciones | 30.0 % | 40.0 % |
| OTROS | 0.0 % | 10.0 % |
| Participación en los foros | 15.0 % | 25.0 % |
| Pruebas de evaluación a distancia | 75.0 % | 85.0 % |
| Trabajos Prácticos | 30.0 % | 40.0 % |
Temario
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