Modelos de Conectividad

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Modelos de Conectividad Redes de mundo pequeño Carlos Aguirre Maeso Escuela Politécnica superior

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Modelos de Conectividad

Redes de mundo pequeño

Carlos Aguirre MaesoEscuela Politécnica superior

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Redes de mundo pequeño

● En muchas redes reales se puede observar que

– Los caminos medios entre nodos son cortos (del mismo

orden de los de un grafo aleatorio).

– Los nodos estan altamente clusterizados (del mismo

orden que un grafo regular).

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Redes de mundo pequeño

● En 1998 Watts y Strogatz (Nature, 1998) proponen

un modelo de red dependiente de un paramétro p.

● Este modelo interpola entre un grafo regular y un

grafo aleatorio.

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Método de construcción (i)

● Se colocan inicialmente los nodos en un anillo y

cada nodo se conecta con los 2k vecinos a

izquierda y derecha.

● Para cada rama de este grafo, con probabilidad p

se decide si la rama se modifica o no.

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Método de construcción (ii)

● Si la rama se modifica, se elige un nuevo nodo al

azar con probabilida uniforme.

● Se evitan ramas dobles y autoconexiones.

● Este proceso produce pNk atajos en el grafo.

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Método de construcción (iii)

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Sustrato inicial.

● Como sustrato inicial se suele tomar un grid

monodimensional cumpliendo las siguientes

condiciones.

– N >> k >> log(N)

– Cada nodo esta conectado con sus 2k vecinos a

izquierda y derecha.

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Sustratos bi-conexos.

● El modelo de red original de Watts y Strogatz

tiene el mismo numero de componentes biconexas

que los grafos regulares.

● Las redes reales suelen tener un numero mayor de

componentes biconexas (redes de

comunicaciones).

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Sustratos bi-conexos.

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Sustratos bi-conexos.

● El modelo anterior permite crear redes de tipo

Mundo-pequeño con un numero elevado de

componentes bi-conexas.

● El sustrato inicial es un grafo regular pero con un

numero elevado de componentes biconexas.

● Presenta una transicion a aleatorio similar a la de

los anillos.

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Sustratos dirigidos y ponderados.

● El modelo original de Watts y Strogatz no

contempla la posibilidad de grafos con direccion y

peso.

● Existen redes en la naturaleza donde aparecen la

direccionalidad y el peso (redes neuronales, redes

sociales, etc)

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Sustratos dirigidos y ponderados.

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Sustratos dirigidos y ponderados.

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Parámetros.

● El procedimiento de Watts y Strogatz sobre el

sustrato inicial produce una transición en el

comportamiento del camino carácteristico y del

indice de clusterizacion.

● Ambos dos han de pasar de valores altos propios

del grafo regular a valores pequeños propios del

grafo aleatorio

Page 15: Modelos de Conectividad

Parámetros.

● En una malla monodimensional

– L = N(N+k-2)/2k(N-1) = O(N)

– C = 3(k-2)/2(k-1) = O(1)

● En un grafo aleatorio

– L=O(log(N))

– C=0

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Parámetros.

● Watts y Strogatz observaron que la transición en el

comportamiento de los valores era diferente para

el caso de camino caracteristico L y para el indice

de clusterización C.

● El camino característico presentaba la transición

de régimen mucho antes que el indice de

clusterización

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Parámetros.

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Parámetros.

● Cuando se consideran otros sustratos tales como

grafos bi-conexos o grafos con dirección peso

también se puede observar el mismo fenomeno en

el comportamiento de C y L.

● Además las propiedades iniciales del grafo (bi-

conectividad, dirección, peso) no se pierden

durante la transición

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Parámetros.

Grafos bi-conexos

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Parámetros.

Grafos con dirección y peso

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Parámetros.

● L no empieza a decrecer hasta que p > 1/Nk (es

decir hasta que no aparece al menos un atajo).

● Por tanto, el valor de p para el cual se entra en la

zona de mundo pequeño es dependiente de N y k.

Page 22: Modelos de Conectividad

Parámetros.

● Para una probabilidad fija p, existe un valor N' tal

que L = O(N) si N < N' y L=O(log(N)) sin N > N'

● Se puede demostrar el valor de p que para un valor

fijo de N y k produce la transición de L es

– p = 1/kN

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Parámetros.

● Para el camino característico de puede demostrar

que:

● Donde

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Parámetros.

● Para el indice de clusterización se puede demostrar

que:

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Parámetros.

● La distribución del grado de los nodos debe pasar

de una delta en el grado medio de cada nodo 2k a

una distribución de Poisson.

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Parámetros.

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Parámetros.

● La distribución espectral tambien sufre una

transición en funcion de p.

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Algunas redes de mundo pequeño