Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Física (plan 2002) 2020-1

Optativas, Temas Selectos de Termodinámica y Física Estadística II

Grupo 8359 10 alumnos.
TEORÍA DE REDES
Profesor Angela Camacho de la Rosa
Ayudante Elizabeth Mendoza Sandoval
 

Horario

Martes 1:30-3:00 Taller de control y electrónica. Tlahuizcalpan, 1er piso.

Jueves 1:30-3:00 Salón 3 de Posgrado del Instituto de Física.

TEMAS SELECTOS DE TERMODINÁMICA Y FÍSICA ESTADÍSTICA II: CIENCIA DE REDES II

CLAVE: 2049
ÁREA: TERMODINÁMICA Y FÍSICA ESTADÍSTICA CARÁCTER: OPTATIVOCRÉDITOS: 6
MODALIDAD: CURSO

JUSTIFICACIÓN

La ciencia de redes es en la actualidad una de las ramas más versátiles para que diferentes áreas de conocimiento trabajen de manera conjunta, ya que el estudio de sistemas biológicos, sociales, físicos y químicos pueden ser modelados usando redes. Sin duda, la física ha generado teorías, en particular las usadas física estadística, que pueden ser extendidas a su uso en redes, como es el caso de teoría de campo medio. El objetivo de este curso es conocer las propiedades y definiciones usadas en Teoría de Redes, adquirir las herramientas que podemos trasladar desde la física estadística y vincularlas a problemas que permiten la interdisciplina.

CONTENIDO

I. INTRODUCCION

I.1 Teoría de redes

I.2 Métricas

I.3 Redes complejas y sus propiedades

II. FISICA ESTADISTICA EN REDES

II.1 Procesos estocásticos

II.2 Fenómenos críticos. Teoría de Landau-Ginzburg

II.3 Teoría de campo medio

II.4 Percolación y renormalización

II.5 Modelo de Ising

III. Redes dinámicas

III.1 Representaciones

III.2 Medidas y métricas de redes dinámicas

III.3 Procesos dinámicos.

IV. Modelación y simulaciones computacionales.

IV.1 Análisis de algoritmos: orden de crecimiento, análisis básico de operaciones y análisis de algoritmos de búsqueda

IV.2 Algoritmos fundamentales de redes

IV.3 Algoritmos matricules y particiones de gráficas: detección de comunidades, detección de comunidades, algoritmo de Kernighan-Lin y maximización de modularidad.

REFERENCIAS

Newman M. Networks. Oxford University Press, 2018.

Barabási, A. L., Albert, R., & Jeong, H. (1999). Mean-field theory for scale-free random networks. Physica: Statistical Mechanics and its Applications, 272(1-2), 173-187.

Downey, A. (2018). Think complexity: complexity science and computational modelling. O’Reilly Media.

 


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