Xarxes Complexes

Crèdits
5
Tipus
Optativa
Requisits
Aquesta assignatura no té requisits , però té capacitats prèvies
Departament
URV;CS
Les estructures de connexió en xarxa estan omnipresents en el món que ens envolta: les xarxes de comunicació, xarxes de transport, xarxes socials d'amics i coneguts, i les xarxes biològiques, per anomenar només alguns exemples. En aquest curs, els estudiants aprendran les similituds i les abstraccions matemàtiques que jeuen sota aquests exemples. Altres exemples s'extrauran de la biologia molecular (regulació genètica i xarxes d'interacció de proteïnes), economia (xarxes de comerç, les relacions entre les empreses, i les interaccions en les xarxes estratègiques), les xarxes informàtiques (Internet, world wide web), i l'ecologia (les xarxes d'alimentació). En l'última dècada hi ha hagut una explosió de treball en la teoria i aplicacions de xarxes per a una enorme gamma de problemes. Els estudiants que completin aquest curs obtindran una àmplia introducció als treballs recents en aquest àmbit; comprendran les fortaleses i debilitats de modelatge de la xarxa, i podran aplicar les xarxes i la seva anàlisi en una varietat de configuracions.

A la primera part del curs ens centrarem en la descripció empírica de l'estructura de la xarxa. A continuació, dirigirem la nostra atenció a la dinàmica de les xarxes: com les xarxes es formen i creixen, i com aquestes regles de creixement es relacionen amb l'estructura global. Finalment, tindrem en compte algorismes i la dinàmica en les xarxes. També es presentaran els problemes relacionats amb la propagació de malalties i virus informàtics en les xarxes, la forma de detectar l'estructura comunitats en les xarxes, i per exemple com funciona l'algorisme PageRank de Google.

Professorat

Responsable

Altres

Hores setmanals

Teoria
2
Problemes
0
Laboratori
0.5
Aprenentatge dirigit
0.5
Aprenentatge autònom
5.33

Competències

Competències Tècniques Generals

Genèriques

  • CG3 - Capacitat per a la modelització, càlcul, simulació, desenvolupament i implantació en centres tecnològics i d'enginyeria d'empresa, particularment en tasques de recerca, desenvolupament i innovació en tots els àmbits relacionats amb la Intel·ligència Artificial.

    • Competències Tècniques de cada especialitat

    Acadèmiques

  • CEA11 - Capacitat de comprendre les tècniques avançades d'Intel·ligència Computacional, i saber dissenyar, implementar i aplicar aquestes tècniques en el desenvolupament d'aplicacions, serveis o sistemes intel·ligents.

    • Professionals

  • CEP2 - Capacitat de resoldre els problemes de presa de decisions de les diferents organitzacions, integrant eines intel·ligents.

    • Competències Transversals

    Ús solvent dels recursos d'informació

  • CT4 - Gestionar l'adquisició, l'estructuració, l'anàlisi i la visualització de dades i informació de l'àmbit d'especialitat, i valorar de forma crítica els resultats d'aquesta gestió.

    • Raonament

  • CT6 - Capacitat d'avaluar i analitzar de manera raonada i crítica sobre situacions, projectes, propostes, informes i estudis de caracter cientific-tecnic. Capacitat d'argumentar les raons que expliquen o justifiquen aquestes situacions, propostes, etc.

    • Analisis i sintesis

  • CT7 - Capacitat d'anàlisi i resolució de problemes tècnics complexos.

    • Bàsiques

  • CB6 - Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements adquirits y la seva capacitat de resolució de problemes en entorns nous o poc coneguts dins de contexts més amplis (o multidisciplinaris) relacionats amb la seva àrea d'estudi.

    • Objectius

    1. Detectar sistemes susceptibles de ser representats mitjançant xarxes complexes
      Competències relacionades: CG3, CEP2, CB6,
    2. Saber com estudiar i caracteritzar l'estructura de xarxes complexes
      Competències relacionades: CEA11, CT4, CT7,
    3. Conèixer i saber implementar models de xarxes complexes
      Competències relacionades: CT7, CB6,
    4. Conèixer les principals dinàmiques sobre xarxes complexes
      Competències relacionades: CT4, CT7,
    5. Saber com implementar i validar simulacions Montecarlo
      Competències relacionades: CT7,
    6. Saber aplicar els coneixements assolits per l'extracció d'informació de sistemes que es poden descriure mitjantçant xarxes complexes
      Competències relacionades: CEA11, CEP2, CT4, CT6,

    Continguts

    1. Introducció
      Exemples de xarxes complexes en molts àmbits de coneixement. Tipus de xarxes complexes.
    2. Estructura de xarxes complexes
      Principals característiques topològiques i estructurals de les xarxes complexes: distribució de grau, small-world, transitivitat, assortativity, estructura de comunitats, centralitat. Algorismes de detecció de comunitats.
    3. Models de xarxes complexes
      Xarxes aleatòries Erdös-Rényi, model de Barab-asi-Albert, model de Watts-Strogatz, model de configuració.
    4. Dinàmiques en xarxes complexes
      Dinàmiques més importants en xarxes complexes: propagació d'epidèmies, sincronització, difusió, jocs evolutius, percolació. Simulacions Montecarlo. Transicions de fase.

    Activitats

    Activitat Acte avaluatiu


    Introducció

    Introducció
    Objectius: 1
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Estructura de xarxes complexes

    Desenvolupament del tema
    Objectius: 2
    Continguts:
    Teoria
    12h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2.5h
    Aprenentatge dirigit
    2h
    Aprenentatge autònom
    10h

    Models de xarxes complexes

    Desenvolupament del tema
    Objectius: 3
    Continguts:
    Teoria
    6h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    2h
    Aprenentatge autònom
    20h

    Dinàmiques en xarxes complexes

    Desenvolupament del tema
    Objectius: 4 5
    Continguts:
    Teoria
    10h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    2h
    Aprenentatge autònom
    10h

    Projecte

    Projecte de xarxes complexes
    Objectius: 1 2 3 4 5 6
    Continguts:
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    1h
    Aprenentatge dirigit
    1h
    Aprenentatge autònom
    40h

    Lliurament de pràctiques sobre estructura de xarxes complexes

    Lliurament de pràctiques sobre estructura de xarxes complexes
    Objectius: 2
    Setmana: 4
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Lliurament de pràctiques sobre models de xarxes complexes

    Lliurament de pràctiques sobre models de xarxes complexes
    Objectius: 3
    Setmana: 8
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Lliurament de pràctiques sobre detecció de comunitats

    Lliurament de pràctiques sobre detecció de comunitats
    Objectius: 2
    Setmana: 11
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Lliurament de pràctiques sobre simulació de dinàmiques

    Lliurament de pràctiques sobre simulació de dinàmiques
    Objectius: 4 5
    Setmana: 15
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Entrevista del projecte

    Entrevista del projecte
    Objectius: 1 6
    Setmana: 18
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Metodologia docent

    Classes magistrals, pràctiques amb ordinador, resolució de problemes pràctics.

    Mètode d'avaluació

    Resolució de problemes pràctics
    Desenvolupament d'un projecte sobre xarxes complexes

    Bibliografia

    Bàsic

    Web links

    Capacitats prèvies

    Capacitats prèvies en Algorísmica i Programació:
    - Tipus abstractes de dades i cost computacional
    - Grafs, arbres i algorismes