Моделирование сетей

2022/2023

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

6

Кредиты

Кто читает:

Департамент прикладной математики

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

2-й курс, 2, 3 модуль

Преподаватель

Вальба Ольга Владимировна

Программа дисциплины

Аннотация

Целью освоения дисциплины являетсязнакомство с основными понятиями и методами анализа сетей; практические навыки анализа и моделирования сетей. Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: -Математический анализ; -Линейная алгебра и геометрия; -Теория вероятностей и математическая статистика; -Дискретная математика. Основные положения дисциплины могут быть использованы в дальнейшем при подготовке выпускной квалификационной работы.

Цель освоения дисциплины

• знакомство с основными понятиями и методами анализа сетей
• практические навыки анализа и моделирования сетей

Планируемые результаты обучения

• владеть: навыками применения методов дисциплины при исследовании конкретных систем
• знать: основные понятия теории сложных сетей, -принципы построения моделей случайных сетей
• уметь: интерпретировать свойства реальных сетей и выбирать подходящую модель для их описания

Содержание учебной дисциплины

• Основные понятия, определения и методы анализа сложных сетей.
• Случайные сети и компьютерное моделирование сложных систем
• Спектральные свойства сетей.
• Поиск сообществ в сети.
• Модели распространения эпидемий в сетях.
• Большие данные и анализ сложных сетей.

Элементы контроля

• Домашнее задание
  практические задания с использованием основных библиотек python
• Домашнее задание
• Контрольная работа

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 3 модуль
  0.4 * Контрольная работа + 0.3 * Домашнее задание + 0.3 * Домашнее задание

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Newman, M. (2010). Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010
• Newman, M., Watts, D. J., and Barabási, A. The Structure and Dynamics of Networks. – Princeton University Press, 2006. – 592 pp.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Diestel R. Graph Theory. – Springer, 2017. – 428 pp.