bemastelis tinklas

Įrašo "Dar vienas aukštos klasterizacijos bemastelis tinklas" reprezentacinis paveikslėlis

Jau anksčiau rašėme, kad yra trys pagrindinis tinklų statistinės savybės. Iš jų problematiškiausia atrodo aukštos klasterizacijos gavimo problema, nes atsitiktiniai tinklai nėra itin linkę formuoti tankiai sujungtas bendruomenes. Ankstesniame tekste mes aptarėme modelį, kuris leidžia aukštą klasterizaciją išgauti kartu su laipsniniu mazgų skirstiniu. Visa bėda tame, kad aptartas modelis yra gan dirbtinas – sunku sugalvoti realią sistemą, kurioje taip formuotųsi tinklai. Bet yra ir realistiškesnių modelių, kurių vieną šiame tekste ir aptarsime. Skaityti „Dar vienas aukštos klasterizacijos bemastelis tinklas“ toliau

Įrašo "Aukštos klasterizacijos bemastelis tinklas" reprezentacinis paveikslėlis

Yra trys pagrindinės tinklų statistinės savybės – vidutinis trumpiausio kelios ilgis (kartais taip pat šnekama ir apie diametrą), mazgų laipsnių skirstinys ir klasterizacija. Kelio ilgis atsitiktinių tinklų modeliuose dažnai yra trumpas (auga kaip \( \ln N \) arba lėčiau). Laipsninį mazgų laipsnių skirstinį taip pat galima nesudėtingai atkurti Barabasi-Albert modeliu. Bet Barabasi-Albert modelis neaprėpia trečiosios svarbios statistinės savybės – klasterizacijos. Šiame tekste mes aptarsime kas yra klasterizacija ir kaip ją atkurti atsitiktinio tinklo modelyje. Skaityti „Aukštos klasterizacijos bemastelis tinklas“ toliau

Įrašo "Mastelio nebuvimas kaip „sekmės ir priežasties“ rezultatas" reprezentacinis paveikslėlis

Jau anksčiau šnekėjome apie tai kaip bemastelis tinklas galėtų susiformuoti socialinėse sistemose. Juk gerai žinoma, kad žmonės yra linkę susipažinti su naujais žmonėmis per bendrus pažįstamus, tad briaunos nukreipimo mechanizmas yra puikus elementarus bemastelio socialinio tinklo formavimosi modelis. Tačiau bemasteliai tinklai pastebimi pačiose įvairiausiose sistemose, tad tikėtina, kad galima sugalvoti įvairius mechanizmus generuojančius bemastelius tinklus [1, 2]. Šiame tekste mes aptarsime bemasteliškumo atsiradimą kompiuteriniuose tinkluose. O atsiranda jis dėl įdomios sąveikos tarp neišvengiamų vidinių atsitiktinumų ir polinkio optimizuoti sprendimus – t.y. dėl „sekmės ir priežasties“ [2]. Skaityti „Mastelio nebuvimas kaip „sekmės ir priežasties“ rezultatas“ toliau

Įrašo "Briaunų nukreipimo tinklų formavimosi modeliai" reprezentacinis paveikslėlis

Anksčiau mes šnekėjome apie kelis žinomiausius tinklų formavimosi modelius [1]: Erdoš-Renyi, Watts-Strogatz, Barabasi-Albert, branduolio-periferijos ir ląstelinio tinklo. Tačiau visi šie modeliai yra be galo stilizuoti ir paprasti – jie dažniausiai atkuria tik mažą dalį realių socialinių tinklų sudėtingų savybių. Taigi norint geriau atkurti realaus pasaulio tinklus yra būtina kurti hibridinius tinklų formavimosi modelius, kurie suderintų geriausias paprastųjų modelių savybes.

Pirmasis žingsnis tolyn nuo paprastų modelių galėtų būti sąveikų lokalumo įvedimas. Pavyzdžiui, į Barabasi-Albert modelį. Prisiminkite – šiame modelyje norėdami prijungti naują tinklo mazgą turime žinoti visų tinklo mazgų laipsnius. Bet ar realybėje įmanoma turėti tokią informaciją? Kas nutiktų, jei šios informacijos nežinotume, o turėtume informaciją vos apie kelis atsitiktinai parinktus mazgus? Skaityti „Briaunų nukreipimo tinklų formavimosi modeliai“ toliau

Įrašo "Smithsonian.com: Bet kurie du interneto puslapiai gali būti pasiekti per 19 ar mažiau paspaudimų" reprezentacinis paveikslėlis

Kiek anksčiau rašėme apie Barabasi-Albert modelį ir minėjome, kad bemasteliai tinklai kartu yra ir itin mažo pasaulio tinklai. Šį kartą kviečiame paskaityti populiarioje mokslo straipsnelį apie empirinį darbą, kurį atliko tas pats vengrų mokslininkas A. L. Barabasi su pasauliniu žiniatinkliu!

Toliau skaitykite smithsonian.com straipsnį „Any Two Pages on the Web Are Connected By 19 Clicks or Less“ »

Jau anksčiau rašėme apie A. L. Barabasi ir bendraautorių pasiūlytą bemastelio tinklo modelį. Šį kartą kviečiame paklausyti šio žymaus mokslininko pasakojimo apie tinklų teoriją ir savo darbus. Šią kalbą įrašė ir išplatino Science for the Public organizacijos atstovai.

Įrašo "Barabasi-Albert modelis" reprezentacinis paveikslėlis

Visai nesenai benaršydamas internete atradau internetinių kursų sistemą Coursera. O joje radau mane sudominusį „Social and Economic Networks: Models and Analysis“ kursą. Gaila jį pastebėjau ne laiku, kursas jau buvo šeštoje iš aštuonių numatytų savaičių, ir nespėjau jo formaliai tvarkingai pabaigti. Visgi klausant kurso medžiagos įsisavinta informacija leidžia paskelbti kelis naujus įrašus šioje svetainėje.

Šiame tekste aš planuoju aptarti Barabasi-Albert tinklų formavimosi modelį, kitaip tariant „bemastelius“ tinklus. Kiek anksčiau, ta pačia proga, jau esame aptarę Erdoš-Renyi modelį ir Watts-Strogatz modelį („mažo pasaulio“ tinklus). Skaityti „Barabasi-Albert modelis“ toliau