Aprovechar la paradoja para comprender las redes del mundo real
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Aprovechar la paradoja para comprender las redes del mundo real

resumen: El mapeo de jerarquías y asimetrías dentro de un sistema de red, incluidas redes neuronales, genes e incluso redes sociales, puede ayudar a estimar el punto en el que una red se vuelve fuertemente conectada.

fuente: universidad de birmingham

Una nueva forma de describir las conexiones en los sistemas del mundo real, como las redes alimentarias o las redes sociales, podría conducir a mejores formas de predecirlas y controlarlas.

Según una investigación publicada en la revista PNAS, Desarrollado por matemáticos de la Universidad de Birmingham, mapear las jerarquías y también las inconsistencias dentro de un sistema nos permitirá predecir las fortalezas y debilidades de un sistema.

Comprender cómo funcionan estas conexiones es crítico de muchas maneras diferentes, por ejemplo, saber cómo se propaga la enfermedad a través de una población, o si cada punto en una red de comunicaciones está ‘en el circuito’.

Los matemáticos se refieren a los sistemas del mundo real como estos como «redes dirigidas» porque las conexiones generalmente fluyen en una dirección específica. En las redes alimentarias, por ejemplo, la biomasa generalmente ascenderá desde las plantas, a través de los herbívoros y hacia los depredadores. Las redes están fuertemente conectadas si es posible moverse por la red sin ignorar la dirección.

Si la red es completamente ‘coherente’, con distintos niveles tróficos como plantas, herbívoros y carnívoros, no puede estar fuertemente asociada. Sin embargo, la mayoría de los sistemas del mundo real no son ni completamente coherentes ni completamente incoherentes, sino que se encuentran en algún punto intermedio. En la red alimentaria, por ejemplo, esto puede ser causado por animales omnívoros que comen plantas y otros animales.

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Los investigadores descubrieron que es posible utilizar esta falta de conexión trófica para estimar el punto en el que la red se vuelve fuertemente conectada. Demostraron que el método funciona con cualquier tipo de red, incluidas neuronas, personas, especies, metabolitos, genes y palabras, entre otros.

Demostraron que el método funciona con cualquier tipo de red, incluidas neuronas, personas, especies, metabolitos, genes y palabras, entre otros. La imagen es de dominio público.

Niall Rodgers, autor principal del artículo, dijo: «Nuestro enfoque abre posibilidades informativas para comprender todos los diferentes tipos de redes que se encuentran regularmente en una comunidad. Un brote de enfermedad, por ejemplo, puede considerarse como una red asociada con la propagación de bacterias a través de una población.

«Comprender dónde se encuentra en esa red y si la conexión es fuerte o débil puede ser fundamental para tomar decisiones sobre el control de infecciones».

Samuel Johnson, autor principal del artículo, agregó: «Este enfoque de modelado también podría usarse para interrumpir las redes, porque se pueden enfocar los puntos en los que la conectividad se fortalece. Los neurólogos, por ejemplo, pueden encontrar nuevas formas de tratar la epilepsia identificando las conexiones específicas responsables de mantener las convulsiones”.

Acerca de estas noticias de investigación en neurociencia

autor: beck lockwood
fuente: universidad de birmingham
comunicación: Beck Lockwood – Universidad de Birmingham
imagen: La imagen es de dominio público.

Búsqueda original: acceso abierto.
«Fuerte conectividad en redes enrutadas realesEscrito por Niall Rodgers et al. PNAS


un resumen

Fuerte conectividad en redes enrutadas reales

En muchas redes reales y vectorizadas, el componente fuertemente conectado de los nodos mutuamente accesibles es muy pequeño.

Esto no encaja con la teoría actual, basada en gráficos estocásticos, según la cual la conectividad fuerte se basa en puntajes promedio y correlaciones entre puntajes. Tiene implicaciones importantes para otras propiedades de las redes reales y el comportamiento dinámico de muchos sistemas complejos.

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Encontramos que una fuerte conectividad depende críticamente de la medida en que la red tiene una orientación general u orden jerárquico, una propiedad medida por la cohesión trófica.

Usando la teoría del filtro, encontramos el punto crítico que separa los sistemas interconectados débil y fuertemente y confirmamos nuestros hallazgos en muchas redes del mundo real, incluidas las redes ecológicas, neuronales, comerciales y sociales.

Mostramos que la arquitectura de comunicación se puede interrumpir con un esfuerzo mínimo mediante un ataque dirigido a los bordes que van en contra de la dirección general.

Esto significa que muchas operaciones dinámicas en las redes pueden depender en gran medida de una pequeña parte de los bordes.

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