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Modelli di reti complesse basati sul grado di aggregazione

Nel corso della tesi sono stati sviluppati dei nuovi modelli di reti complesse. È stato analizzato il loro comportamento in seguito alla variazione della metodologia di creazione di connessioni tra i nodi, di una soglia prefissata da cui dipende la scelta dei nodi a cui connettersi, con valore compreso tra 0 e 1.
Per i diversi modelli presentati vengono analizzati , in seguito alla variazione della soglia, l'andamento dei parametri caratteristici delle reti e le variazioni di topologia.
I risultati ottenuti mostrano che le reti analizzate, fondono delle buone caratteristiche locali a buone caratteristiche globali, permettendo quindi una veloce comunicazione anche tra nodi molto distanti tra loro.

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Capitolo I Le reti complesse 1 CAPITOLO 1 LE RETI COMPLESSE 1.1 DEFINIZIONI E CONCETTI CHIAVE Una rete generica può essere rappresentata come un grafo G = (N, K), nel quale N rappresenta l’insieme dei nodi (vertici) della rete e K è il numero di archi (links), che rappresentano le interazioni tra i componenti della rete. Ad esempio, in Internet i nodi sono router mentre gli archi sono connessioni fisiche tra loro; nelle reti neurali i nodi sono neuroni e gli archi sono connessioni sinaptiche che li uniscono. Generalmente ci si riferisce ad un nodo tramite la posizione i all’interno dell’insieme N. Ciascuna connessione è definita da una coppia di nodi i e j e si denota con (i, j) o lij. In un grafo orientato l’ordine dei due nodi è importante: lij indica una connessione dal nodo i verso il nodo j, ragion per cui lij ≠ lji. In un grafo non orientato, viceversa, l’ordine dei nodi non è importante, dunque lij indica l’esistenza di un collegamento tra i due nodi i e j. In particolare se esiste un arco che collega due nodi, questi ultimi si definiscono adiacenti.

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Informazioni tesi

  Autore: Lorenzo Tomasi
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2008-09
  Università: Università degli Studi di Catania
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Luigi Fortuna
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 213

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Parole chiave

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barabasi albert
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coefficiente di clustering
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