Gaia

XSLaren edukia

Adimen Konputazionala Sare Sozialetan

Gaiari buruzko datu orokorrak

Modalitatea
Birtuala
Hizkuntza
Gaztelania

Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

Esta asignatura aborda los diferentes conceptos y algoritmos relacionados con el análisis de redes, así como su aplicación en el campo de las redes sociales.

Irakasleak

IzenaErakundeaKategoriaDoktoreaIrakaskuntza-profilaArloaHelbide elektronikoa
NUÑEZ GONZALEZ, JOSE DAVIDEuskal Herriko UnibertsitateaIrakaslego AgregatuaDoktoreaElebidunaMatematika Aplikatuajosedavid.nunez@ehu.eus

Irakaskuntza motak

MotaIkasgelako orduakIkasgelaz kanpoko orduakOrduak guztira
Magistrala203050
Ordenagailuko p.101525

Irakaskuntza motak

IzenaOrduakIkasgelako orduen ehunekoa
Ebaluazio jarduerak10.080 %
Elaboración de trabajo45.05 %
Eskola magistralak20.0100 %

Ebaluazio-sistemak

IzenaGutxieneko ponderazioaGehieneko ponderazioa
Material teorikoak praktiketan aplikatzea40.0 % 60.0 %
Txostenak eta azalpenak lantzea40.0 % 60.0 %

Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak

RA1: Aprender el manejo de diferentes paquetes software relacionados con el análisis de redes.

RA2: Identificar diferentes topologías y estructuras de las redes complejas.

RA3: Plantear y resolver problemas de predicción a partir de bases de datos utilizando técnicas vistas en esta asignatura empleando herramientas de otras asignaturas.

RA4: Aprender diferentes dinámicas colectivas y fenómenos de sincronización.

Irakasgai-zerrenda

Tema 1 Introducción: El papel de las redes en la computación biológicamente inspirada

Tema 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

2.2.1. Generalized random graphs

2.2.2. Redes Small-world

2.2.3. Redes scale-free estáticas y evolutivas.

2.2.4. Resultados empíricos

2.3. Redes valuadas y espaciales: modelos

Tema 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 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 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

Bibliografia

Oinarrizko bibliografia

M. E. J. Newman. The structure and function of complex networks. SIAM Review, 45(2):167-256, 2003.

S. Boccaletti, V. Latora, Y. Moreno, M. Chavez, and D. Hwang. Complex networks: Structure and dynamics. Physics Reports, 424(4-5):175-308, February 2006.

Gehiago sakontzeko bibliografia

Alex Arenas, Albert Diaz-Guilera, Jurgen Kurths, Yamir Moreno, and Changsong Zhou. Synchronization in complex networks. Physics Reports, 469(3):93-153, December 2008.







Alain Barrat, Marc Barthelemy, and Alessandro Vespignani. Dynamical processes on complex networks. Cambridge University Press, 2008. S. N. Dorogovtsev, A. V. Goltsev, and J. F. F. Mendes. Critical phenomena in complex networks. Reviews of Modern Physics, 80(4):1275-1335, October 2008.







Guido Caldarelli and Alessandro Vespignani. Large Scale Structure and Dynamics of Complex Networks: From Information Technology to Finance and Natural Science (Complex Systems and Interdisciplinary Science). World Scientic Publishing Company, June 2007.

XSLaren edukia

Iradokizunak eta eskaerak