Адрес e-mail:
Прошедшие события
Онлайн-презентация кафедры космической физики ЛФИ
Сессия вопросов-ответов с биоинформатиком Антоном Буздиным
Презентация магистерской программы «Физика сверхпроводимости и квантовых материалов»
Презентация магистерской программы «Двумерные материалы: физика и технология наноструктур»
Презентация магистерской программы «Цифровые технологии в бизнесе»
Денис Дмитриев: «Особенности поступления и ответы на вопросы. Приемная кампания — 2020»
Всероссийский онлайн-выпускной
Онлайн-презентация кафедры интегрированных киберсистем ФРТК
Сессия вопросов-ответов с Михаилом Щелкановым
Круглый стол: «Тенденции рынка труда во время всеобщей самоизоляции»
Онлайн-марафон #надоразобраться
Максим Поташев: «Бридж – самый популярный в мире интеллектуальный вид спорта»
Сергей Иванов: «Человек в центре бизнеса: конкурентное преимущество или корпоративные сказки?»
Семинар: «Выбор обратной связи в системах управления как задача оптимизации»
Константин Виноградов: «Как работают венчурные фонды и почему стоит строить глобальный бизнес с первого дня»
Интеллектуальная игра Genium Challenge с Максимом Поташёвым
Цифровая ярмарка вакансий МФТИ
Михаил Бурцев: «Разговорный искусственный интеллект»
Всероссийская конференция «Преподавание ИТ в России»: обучение студентов в «новой реальности»
Презентация магистерской программы МФТИ и МБИ имени Анатолия Собчака «Технологическое лидерство»

Лекция известного профессора математики — Нелли Литвак

опубликовано: 18.02.2016
9fcb001cf4ff69fe61f428022ef019a9_400x400.jpeg2 марта на Физтехе в рамках межкафедрального семинара прочтёт лекцию известный профессор математики из Университета Твенте (Нидерланды), автор книги «Формула призвания» и блогер «Эха Москвы» — Нелли Литвак.

Мероприятие пройдёт в Большой физической аудитории лабораторного корпуса МФТИ, начало в 18:30

Лекция: «Ranking algorithms in random graphs».

In this talk I will give an overview of the line of work on mathematical properties of Google PageRank algorithm. We will first discuss computational aspects, and sensitivity to changes in the network. Next, we will zoom in on the remarkable property that the distribution of PageRank in scale-free networks follows a power law with the same exponent as in-degree. We will see how this can be explained by a probabilistic model, based on a stochastic fixed point equation. The main result is the distribution of a family of rankings, which includes Google's PageRank, on a directed configuration model (DCM). The result states that the rank of a randomly chosen node in the graph converges in distribution to a finite random variable that can be written as a linear combination of i.i.d. copies of the endogenous solution to a stochastic fixed point equation. For the first time in the literature, this result establishes a limiting behavior for a complete PageRank distribution. This provides a very accurate approximation for the PageRank distribution on the DCM but also on a complete English Wikipedia graph. The essence of the proof is in coupling of the DCM with a specially constructed tree. The main result is obtained by showing that the ranking in the graph converges with any given precision before the coupling breaks. 
(joint work with Mariana Olvera-Cravioto and Ningyuan Chen).
Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

© 2001-2020 Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Противодействие коррупции | Сведения о доходах

Политика обработки персональных данных МФТИ

Техподдержка сайта | API

Использование новостных материалов сайта возможно только при наличии активной ссылки на https://mipt.ru

МФТИ в социальных сетях