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네트워크 사이언스3

네트워크 사이언스의 역사 네트워크 사이언스의 역사 네트워크 사이언스는 주로 Graph Theory, 통계적 모델링, 비선형적 역동, 컴퓨터 알고리즘, 머신 러닝으로부터 컨셉과 방법을 가져오고 있다. 아래의 목록은 주요한 토픽들이다. Grapy theory - Study of abstract (mostly static) graphs Statistical mechanics - Percolation, phase transitions Nonlinear dynamics - Contagion models, threshold phenomena, synchronization Graph algorithms - Network paths, clustering, centrality metrics Statistics - Network sampling,.. 2021. 2. 2.
네트워크 사이언스의 주요한 구조들 네트워크 사이언스의 주요한 구조들 네트워크 구조는 시스템의 기능, 능력치, 탄력성, 진화와 같은 중요한 정보들을 제공한다. 다시 말하면 우리가 시스템의 세부 요소들에 대해 모두 알지 못한다고 해도 네트워크의 맵핑 (네트워크의 세부 시스템 요소들의 연결)을 아는 것은 시스템에 대한 중요한 질문에 답하기에 충분한 정보가 된다. 우리의 목표가 새로운 시스템을 구축하는 것이라면 네트워크 표상으로부터 시작해야한다. 표상 구축이 완료된 후 하위 수준의 디자인을 충원시켜야 한다. 위 그림은 네트워크 구조의 몇가지 예시들을 보여준다. 만약 우리가 네트워크 시스템에 대해 아무것도 모른다면 우리는 그 네트워크의 효율과 탄력성에 대해 어떻게 말할 수 있을까? 6개의 세부요소가 연결된 커뮤니케이션 시스템을 디자인한다고 가정해.. 2021. 2. 2.
네트워크 사이언스의 이해 네트워크 사이언스란 무엇인가? 네트워크 사이언스란 복잡한 시스템의 구조에 초점을 맞추어 어떻게 이 시스템의 구성 요소들이 연결되어있는지를 연구하는 분야를 뜻한다. 다른 말로 네트워크 사이언스는 시스템의 네트워크적 표상을 연구하는 것이다. 복잡한 시스템은 회로, 소셜 네트워크, 제트기의 구조, 인간 두뇌 등이 될 수 있다. 복잡한 네트워크는 몇개의 공통적인 기초 속성을 지닌다. 1. 각 시스템은 다양한 모듈로 이루어져있다. 2. 시스템의 각 부분들은 무분별하게 연결된 것이 아니라 특정한 상호연결로 구성된다 (non-trivial). 3. 연결된 부분들의 상호작용은 비선형적으로 이루어진다. Trivial networks는 regular, 혹은 random networks로도 불리며 complex networ.. 2021. 2. 1.

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