Адрес e-mail:
Прошедшие события
Общефизический научный семинар состоится 23 сентября
Лекция о моделировании заболеваний ЦНС на рыбках данио-рерио
Панельная онлайн-дискуссия на тему «Новая волна. Акселерация будущего»
Онлайн-собрание ректората и студенческого актива института
AI 2020: технологии, рынок и управление продуктами
Родительское собрание в МФТИ
Летняя онлайн-школа «Всероссийский навигатор абитуриентов МФТИ»
Фазли Атауллаханов: «Физика свертывания крови и COVID-19»
Юрий Яровиков: «Какая математика нужна в анализе данных?»
Михаил Бурцев — об экспериментах с Memory Transformer
Даниил Поляков: «Мощь Python на все случаи жизни»
Презентация магистерской программы «Биоинформатика» ФБМФ и Napoleon IT
Александр Львовский: «Квантовая революция как мировой технологический тренд»
Выпускной МФТИ 2020: онлайн-формат не отменяет праздник
Директор ФИАН Николай Колачевский: «Наука и технологии: путь в лидерство»
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»

Лекция Нелли Литвак «Nearest neighbor degree and finite size effects in scale-free networks»

Лекция Нелли Литвак «Nearest neighbor degree and finite size effects in scale-free networks»
10 ноября в 18:30 в аудитории 115 КПМ в рамках математического кружка Физтех-школы прикладной математики и информатики состоится лекция Нелли Литвак на тему «Nearest neighbor degree and finite size effects in scale-free networks».

Аннотация:

Dependencies between the degree of a node and its neighbors, known as degree-degree correlations, or network assortativity, affect many important properties of networks, e.g. their robustness to attacks and spreading processes. In this talk I will focus a commonly used correlation measure – the average nearest neighbor degree (ANND). ANND is the average degree of neighbors of a node with degree k, as a function of k. I will discuss convergence properties of the ANND as the graph size goes to infinity, and its limitations. In particular, in the infinite variance scenario ANND fails to converge to a deterministic function but obeys a stable-law CLT. As a remedy to this, we propose a new correlation measure, the average nearest neighbor rank (ANNR), and prove its point-wise convergence to a deterministic function. Under the condition that the graph is simple, physics literature often mentions `finite-size effects’ or `structural correlations’. Such effects arise in a simple graph because large nodes can have only limited number of large neighbors. Using the example of the erased configuration model (ECM), we prove that most of the convergence results for the ANNR remain to hold in the ECM, but we do observe interesting finite-side effects for very large k. I will devote part of the talk to numerical results and open questions.


Нелли Литвак — известный профессор математики из Университета Твенте (Нидерланды) и автор более 60 научных работ. Научно-популярная книга «Кому нужна математика?», написанная совместно с директором ФПМИ Андреем Райгородским, недавно вошла в шорт-лист премии «Просветитель» и стала бестселлером.

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