Gaia
Adimen Konputazionala Sare Sozialetan
Gaiari buruzko datu orokorrak
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- 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
| Izena | Erakundea | Kategoria | Doktorea | Irakaskuntza-profila | Arloa | Helbide elektronikoa |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NUÑEZ GONZALEZ, JOSE DAVID | Euskal Herriko Unibertsitatea | Irakaslego Agregatua | Doktorea | Elebiduna | Matematika Aplikatua | josedavid.nunez@ehu.eus |
Irakaskuntza motak
| Mota | Ikasgelako orduak | Ikasgelaz kanpoko orduak | Orduak guztira |
|---|---|---|---|
| Magistrala | 20 | 30 | 50 |
| Ordenagailuko p. | 10 | 15 | 25 |
Irakaskuntza motak
| Izena | Orduak | Ikasgelako orduen ehunekoa |
|---|---|---|
| Ebaluazio jarduerak | 10.0 | 80 % |
| Elaboración de trabajo | 45.0 | 5 % |
| Eskola magistralak | 20.0 | 100 % |
Ebaluazio-sistemak
| Izena | Gutxieneko ponderazioa | Gehieneko ponderazioa |
|---|---|---|
| Material teorikoak praktiketan aplikatzea | 40.0 % | 60.0 % |
| Txostenak eta azalpenak lantzea | 40.0 % | 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 inspiradaTema 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.