Sieci złożone. Modelarnia 2014/2015 Katarzyna Sznajd-Weron
|
|
- Joanna Janiszewska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Sieci złożone Modelarnia 2014/2015 Katarzyna Sznajd-Weron
2 Sieć = network Węzły Węzły jednego typu lub wielu Połączenia Połączenia kierunkowe lub nie
3 Czy fizycy zawsze muszą mieć inne zdanie? Fizycy sieć (network) węzeł (node) połączenie (link) Matematycy graf (graph) wierzchołek (vertex) krawędź (edge)
4 Sieci społeczne Węzły: ludzie Połączenia: znajomości, przyjaźnie, współpraca
5 Austin Powers: The spy who shagged me Robert Wagner Let s make it legal Wild Things What Price Glory Barry Norton A Few Good Man Monsieur Verdoux
6 Randki w szkole średniej Węzły: uczniowie Połączenia: randki
7 Sieci współpracy Węzły: uczeni, aktorzy Połączenia: wspólne publikacje, role w tych samych filmach
8 Sieci komunikacji Węzły: komputery, satelity, strony WWW, centrale Połączenia: linie telefoniczne, linie światłowodowe, linki między stronami
9 Sieci pokarmowe ekologia Węzły: osobniki, populacje, gatunki Połączenia: relacja drapieżca-ofiara
10 Sieci metaboliczne Węzły: związki chemiczne Połączenia: reakcje chemiczne
11 Jakie to są sieci Czy są to sieci regularne? Czy są to grafy losowe? Czy może jeszcze coś innego?
12 Graf losowy (Erdös-Rényi 1960) k=4 Rozkład stopni wierzchołków Poissona k=2 k=1 < k > k=2
13 Sześć stopni separacji 1967, psycholog społeczny S. Milgram kilkuset losowo wybranych ludzi z Nebraski i Kansas otrzymało przesyłki z paszportem Cel osoba w Bostonie Podaj dalej do znajomego Jaki ten Świat mały!
14 Travers, Milgram (1969) 296 losowo wybranych ludzi w Bostonie i Nebrasce Cel w Massachusetts 64 łańcuchy osiągnęły cel Średnia długość łańcucha 5.2
15 The New York Times, Analizie połączeń 721 milionów użytkowników Facebooka Dowolne dwie osoby na świecie dzieli tylko 4.74 stopni separacji Znajomość Facebookowa!
16 Wolfram Alpha Personal Analytics for Facebook
17 Cechy sieci społecznej Świat jest mały Ludzie trzymają się w paczkach Kasi nie ma na rysunku jest połączona z wszystkimi Przykładowa sieć (Kasia córka Wolframa) Źródło: Wolfram Alpha Personal Analytics for Facebook
18 Co to znaczy, że świat jest mały? Odległość d ij między wierzchołkami i, j Długość najkrótszej drogi od i do j Najmniejsza liczba krawędzi od i do j Kurs Online Barabasi et al. Network Science
19 Co to znaczy, że ludzie trzymają się w paczkach? Współczynnik gronowania wierzchołka C i Miara tego jak wielu sąsiadów i jest wzajemnie ze sobą połączona Stosunek liczby L i istniejących krawędzi między sąsiadami i do wszystkich możliwych krawędzi między tymi sąsiadami: C i = 2L i k i k i 1
20 Model Wattsa-Strogatza Sieć Małego Świata średnia: C = C 1 + C C N N N = C i i=1
21 Coś tu jest nie tak 9 10 Ile jest stron z 500 połączeniami? Teoretycznie (Mały Świat): R. Albert, H. Jeong, A-L Barabasi, Nature, (1999) Rzeczywiście: 1000
22 Sieci złożone: bezskalowe
23 Jak wykryć prawo potęgowe? y a x b log y log a y' log a bx' b log x
24 SCIENCE CITATION INDEX Nodes: papers Links: citations 1736 PRL papers (1988) Witten-Sander PRL P(k) ~k - ( = 3) (S. Redner, 1998)
25 Sieci Metaboliczne Archeony (archeobakterie) Bakterie Eukarioty (jądrowce)
26 Human Genome Project co wiadomo W 2000 zsekwencjonowano cały ludzki genom Tylko genów (sekwencje DNA, które kodują białka) tyle co u myszy, robaków, roślin gorczycy! Geny kodujące białka stanowią jedynie około 2% naszego DNA! Jeśli tak mało genów to skąd pochodzi nasza złożoność? Jaka jest funkcja DNA śmieciowego Czego jeszcze się dowiedzieliśmy?
27 Human Genome Project co wiadomo Geny oddziałują nieliniowo tworząc skomplikowane sieci przetwarzania informacji To raczej sieci, a nie pojedyncze geny, kształtują organizm Śmieciowe DNA odgrywa kluczową rolę w formowaniu się tej sieci Śmieciowe DNA jest odpowiedzialne za złożoność ludzkiego organizmu!
28 Prawa potęgowe: uniwersalność w sieciach złożonych Kurs Online Barabasi et al. Network Science
29 Cechy sieci bezskalowych Liczba węzłów i nie jest stała: rosnąca sieć WWW, publikacji itd. Preferencyjne dołączanie: więcej połączeń większe prawdopodobieństwo dołączenia nowego węzła, nowe linki do znanych miejsc WWW, często cytowane prace
30 Sieć Barabasiego-Alberta Wzrost: w każdym kroku czasowym dołączam węzeł Preferencyjne dołączanie: prawdopodobieństwo, że nowy węzeł będzie połączony z i-tym: ( k ) i ki k j j P(k) ~k -3 A.-L.Barabási, R. Albert, Science 286, 509 (1999)
31 Budujemy Sieć Barabasiego-Alberta 1/2 2/4 3/6 1/4 1/6 1/2 1/4 3/8 1/6 1/6... 2/8 1/8 1/8 1/8
32 W sieciach zdarzają się usterki komórki podlegają mutacji komputery się psują Czy sieć jest odporna na usterki? usterka
33 Usterki usuń losowo węzły
34 Ataki usuń najważniejsze (o najwyższym stopniu) węzły
35 Pięta Achillesa sieci bezskalowych Internet Sieć białek usterki ataki R. Albert, H. Jeong, A.L. Barabasi, Nature (2000)
36 Gdzie warto zajrzeć? Kurs Online Barabasi et al. Network Science Wolfram Demonstration Project
37 Zadanie wstępne Zaimplementuj sieć Wattsa-Strogatza (N, k, p) Zaimplementuj sieć Barabasiego-Alberta (N, M 0, M) Dla obu sieci wyznacz dystrybuantę, średnią drogę oraz współczynnik gronowania Porównaj wyniki z tymi podawanymi w literaturze
38 Projekty sieciowe Nowe modele sieci - wielopoziomowe Model perkolacji Błądzenie losowe Model Isinga Modele lawin (SOC) Modele epidemii (SIR, SIS) Modele dynamiki opinii (votera, modele z progiem) Modele dyfuzji innowacji
W sieci małego świata od DNA po facebooka. Dr hab. Katarzyna Sznajd-Weron, prof. PWr.
W sieci małego świata od DNA po facebooka Dr hab. Katarzyna Sznajd-Weron, prof. PWr. Plan Co to jest sieć? Przykłady sieci złożonych Cechy rzeczywistych sieci Modele sieci Sieci złożone i układy złożone
Bardziej szczegółowoUkłady otwarte, zamknięte i izolowane (termodynamiczne) Fizyka systemów złożonych wykład 1: Wstęp
Układy otwarte, zamknięte i izolowane (termodynamiczne) Fizyka systemów złożonych wykład 1: Wstęp Co tu jest stałe? Co może się zmienić? energia materia energia Katarzyna Sznajd Weron Wykład dla Inżynierii
Bardziej szczegółowoModelowanie sieci złożonych
Modelowanie sieci złożonych B. Wacław Instytut Fizyki UJ Czym są sieci złożone? wiele układów ma strukturę sieci: Internet, WWW, sieć cytowań, sieci komunikacyjne, społeczne itd. sieć = graf: węzły połączone
Bardziej szczegółowoModelowanie sieci złożonych
Wykład z Sieci: 5 października 2017 Dr hab. Agata Fronczak, prof. PW Zakład Fizyki Układów Złożonych Modelowanie sieci złożonych Modelowanie sieci złożonych Dwa przykłady 1 Modelowanie sieci złożonych
Bardziej szczegółowoGrafy Alberta-Barabasiego
Spis treści 2010-01-18 Spis treści 1 Spis treści 2 Wielkości charakterystyczne 3 Cechy 4 5 6 7 Wielkości charakterystyczne Wielkości charakterystyczne Rozkład stopnie wierzchołków P(deg(x) = k) Graf jest
Bardziej szczegółowoSieci bezskalowe. Filip Piękniewski
Wydział Matematyki i Informatyki UMK Prezentacja na Seminarium Doktoranckie dostępna na http://www.mat.uni.torun.pl/ philip/sem-2008-2.pdf 24 listopada 2008 1 Model Erdős a-rényi Przejścia fazowe w modelu
Bardziej szczegółowoWarsztaty metod fizyki teoretycznej
Warsztaty metod fizyki teoretycznej Zestaw 6 Układy złożone- sieci w otaczającym nas świecie Marcin Zagórski, Jan Kaczmarczyk 17.04.2012 1 Wprowadzenie W otaczającym nas świecie odnajdujemy wiele struktur,
Bardziej szczegółowoUkład (fizyczny) Fizyka Systemów Złożonych (Physics of Complex Systems) Wyk 1: Wstęp
Układ (fizyczny) Fizyka Systemów Złożonych (Physics of Complex Systems) Wyk 1: Wstęp Katarzyna Sznajd Weron Wyodrębniony (realnie lub myślowo) fragment rzeczywistości Jednostka, którą będziemy się zajmować
Bardziej szczegółowoPrzejście fazowe w sieciach złożonych w modelu Axelroda
Przejście fazowe w sieciach złożonych w modelu Axelroda Korzeń W., Maćkowski M., Rozwadowski P., Szczeblewska P., Sznajder W. 1 Opiekun: Tomasz Raducha 1 Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki 3 Streszczenie
Bardziej szczegółowoObszary strukturalne i funkcyjne mózgu
Spis treści 2010-03-16 Spis treści 1 Spis treści 2 Jak charakteryzować grafy? 3 4 Wielkości charakterystyczne Jak charakteryzować grafy? Średni stopień wierzchołków Rozkład stopni wierzchołków Graf jest
Bardziej szczegółowoDetekcja motywów w złożonych strukturach sieciowych perspektywy zastosowań Krzysztof Juszczyszyn
Detekcja motywów w złożonych strukturach sieciowych perspektywy zastosowań Krzysztof Juszczyszyn Instytut Informatyki Technicznej PWr MOTYWY SIECIOWE -NETWORK MOTIFS 1. Co to jest? 2. Jak mierzyć? 3. Gdzie
Bardziej szczegółowoPraca dyplomowa inżynierska
Wydział Matematyki kierunek studiów: matematyka stosowana specjalność Praca dyplomowa inżynierska Dynamika opinii w sieciach bezskalowych Dominik Miażdżyk słowa kluczowe: dynamika opinii model q-wyborcy
Bardziej szczegółowoBadanie internetu. NeWWWton Fizyka w sieci. Piotr Pohorecki, Anna Poręba Gemius SA
Badanie internetu NeWWWton Fizyka w sieci Piotr Pohorecki, Anna Poręba Gemius SA Krótko o nas: niezależna firma badawcza - lider badań internetu, usługi badawcze, analityczne i doradcze w zakresie internetu,
Bardziej szczegółowoSieci: grafy i macierze. Sieci afiliacji. Analiza sieci społecznych. Najważniejsze pytania. Komunikatory internetowe
Sieci społeczne Charakterystyka, uwarunkowania i konsekwencje struktur relacji społecznych na przykładzie komunikacji internetowej E Sieci: grafy i macierze A B A B A - C D E dr Dominik Batorski B - Instytut
Bardziej szczegółowoSieci ewoluujące: od fizyki do Internetu
Wykład z Sieci: 21 lutego 2007 Agata Fronczak i Janusz A. Hołyst Pracownia Dynamiki Nieliniowej Układów ZłoŜonych Sieci ewoluujące: od fizyki do Internetu Co oznacza termin układ złoŝony (complex system,
Bardziej szczegółowoFormowanie opinii w układach społecznych na przykładzie wyborów parlamentarnych
Formowanie opinii w układach społecznych na przykładzie wyborów parlamentarnych Tomasz Gradowski Seminarium Dynamiki Układów Złożonych 5. 11. 2007 Motywacja Wybory są fundamentalnym procesem społecznym
Bardziej szczegółowoSymulacje konkurencyjnych procesów kontaktowych na sieciach
Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej Praca doktorska Marcin Rybak Symulacje konkurencyjnych procesów kontaktowych na sieciach Promotor: prof. dr hab. Krzysztof Kułakowski dr hab. inż. Krzysztof Malarz
Bardziej szczegółowoWykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań do analizy rzeczywistych sieci złożonych
Gdańsk, Warsztaty pt. Układy Złożone (8 10 maja 2014) Agata Fronczak Zakład Fizyki Układów Złożonych Wydział Fizyki Politechniki Warszawskiej Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań
Bardziej szczegółowoGrafy stochastyczne i sieci złożone
Witold Bołt Grafy stochastyczne i sieci złożone 9 stycznia 007 Wstęp i ostrzeżenie Opracowanie to powstało w oparciu o notatki do wykładu Układy Złożone prowadzonego przez prof. dr hab. Danutę Makowiec
Bardziej szczegółowoFizyka sieci złożonych
Wykład z Sieci: 6 października 2015 Dr hab. Agata Fronczak Zakład Fizyki Układów Złożonych Fizyka sieci złożonych Co oznacza termin układ złożony (complex system, complexity) A popular paradigm: Simple
Bardziej szczegółowoStochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów
Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa 14
Bardziej szczegółowoStatystyki teoriografowe grafów funkcjonalnych w sieciach neuronowych
Statystyki teoriografowe grafów funkcjonalnych w sieciach neuronowych Wydział Matematyki i Informatyki, UMK 2011-12-21 1 Wstęp Motywacja 2 Model 3 4 Dalsze plany Referencje Motywacja 1 Wstęp Motywacja
Bardziej szczegółowow ramach na rzecz rozwoju ICT studia podyplomowe
Syllabus przedmiotu w ramach projektu @kademia na rzecz rozwoju ICT studia podyplomowe Rok akademicki 2010/2011 Nazwa przedmiotu Kod przedmiotu Sieci Społeczne SN 1. Opis Nazwa kierunku Metody informatyczne
Bardziej szczegółowoFizyka sieci złożonych
Wykład z Sieci: 5 października 2017 Dr hab. Agata Fronczak, prof. PW Zakład Fizyki Układów Złożonych Fizyka sieci złożonych Co oznacza termin układ złożony (complex system, complexity) A popular paradigm:
Bardziej szczegółowoUkłady dynamiczne Chaos deterministyczny
Układy dynamiczne Chaos deterministyczny Proste iteracje odwzorowań: Funkcja liniowa Funkcja logistyczna chaos deterministyczny automaty komórkowe Ewolucja układu dynamicznego Rozwój w czasie układu dynamicznego
Bardziej szczegółowoTeoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska
Teoria grafów dla małolatów Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Wstęp Matematyka to wiele różnych dyscyplin Bowiem świat jest bardzo skomplikowany wymaga rozważenia
Bardziej szczegółowoGry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa
Po co nam matematyka? 7 kwietnia 2016 Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Empik
Bardziej szczegółowoGry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa
Kampus Ochota 18 kwietnia 2015 Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Andrey (Andrei)
Bardziej szczegółowoNowy generator grafów dwudzielnych
Nowy generator grafów dwudzielnych w analizie systemów rekomendujących Szymon Chojnacki Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk 08 marca 2011 roku Plan prezentacji 1 Wprowadzenie 2 Dane rzeczywiste
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 BAZA DANYCH NCBI - II
PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 BAZA DANYCH NCBI - II BAZA DANYCH NCBI 1. NCBI 2. Dane gromadzone przez NCBI 3. Przegląd baz danych NCBI: Publikacje naukowe Projekty analizy genomów OMIM: fenotypy człowieka
Bardziej szczegółowoAlgorytmy genetyczne. Paweł Cieśla. 8 stycznia 2009
Algorytmy genetyczne Paweł Cieśla 8 stycznia 2009 Genetyka - nauka o dziedziczeniu cech pomiędzy pokoleniami. Geny są czynnikami, które decydują o wyglądzie, zachowaniu, rozmnażaniu każdego żywego organizmu.
Bardziej szczegółowoAlgorytmy genetyczne
Algorytmy genetyczne Motto: Zamiast pracowicie poszukiwać najlepszego rozwiązania problemu informatycznego lepiej pozwolić, żeby komputer sam sobie to rozwiązanie wyhodował! Algorytmy genetyczne służą
Bardziej szczegółowoAutomaty komórkowe. Katarzyna Sznajd-Weron
Automaty komórkowe Katarzyna Sznajd-Weron Trochę historii CA (Cellular Automata) Koniec lat 40-tych John von Neuman maszyna z mechanizmem samopowielania Sugestia Ulama 1952 dyskretny układ komórek dyskretne
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/
Bardziej szczegółowoSymulacje komputerowe w fizyce. Ćwiczenia X S.O.C.
Symulacje komputerowe w fizyce Ćwiczenia X S.O.C. Wiele zjawisk w przyrodzie (i nie tylko w przyrodzie) charakteryzuje się rozkładem potęgowym: Liczba trzęsień rocznie Trzęsienia ziemi: prawo Gutenberga-
Bardziej szczegółowoRównowaga Heidera symulacje mitozy społecznej
Równowaga Heidera symulacje mitozy społecznej Przemysław Gawroński Katedra Informatyki Stosowanej we współpracy z Krzysztofem Kułakowskim, Piotrem Gronkiem Plan Klasyczny model równowagi Heidera. Skala
Bardziej szczegółowoPrzejścia fazowe w uogólnionym modelu modelu q-wyborcy na grafie zupełnym
Przejścia fazowe w uogólnionym modelu modelu q-wyborcy na grafie zupełnym Piotr Nyczka Institute of Theoretical Physics University of Wrocław Artykuły Opinion dynamics as a movement in a bistable potential
Bardziej szczegółowoGRA Przykład. 1) Zbiór graczy. 2) Zbiór strategii. 3) Wypłaty. n = 2 myśliwych. I= {1,,n} S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 10 utils
GRA Przykład 1) Zbiór graczy n = 2 myśliwych I= {1,,n} 2) Zbiór strategii S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 3) Wypłaty jeleń - zając - 10 utils 3 utils U i : S n R i=1,,n J Z J Z J 5 0
Bardziej szczegółowoInformacje dotyczące pracy kontrolnej
Informacje dotyczące pracy kontrolnej Słuchacze, którzy z przyczyn usprawiedliwionych nie przystąpili do pracy kontrolnej lub otrzymali z niej ocenę negatywną zobowiązani są do dnia 06 grudnia 2015 r.
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA
PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA ANALIZA FILOGENETYCZNA 1. Wstęp - filogenetyka 2. Struktura drzewa filogenetycznego 3. Metody konstrukcji drzewa 4. Etapy konstrukcji drzewa filogenetycznego
Bardziej szczegółowoPamiętając o komplementarności zasad azotowych, dopisz sekwencję nukleotydów brakującej nici DNA. A C C G T G C C A A T C G A...
1. Zadanie (0 2 p. ) Porównaj mitozę i mejozę, wpisując do tabeli podane określenia oraz cyfry. ta sama co w komórce macierzystej, o połowę mniejsza niż w komórce macierzystej, gamety, komórki budujące
Bardziej szczegółowoKrytyczność, przejścia fazowe i symulacje Monte Carlo. Katarzyna Sznajd-Weron Physics of Complex System
Krytyczność, przejścia fazowe i symulacje Monte Carlo Katarzyna Sznajd-Weron Physics of Complex System Przejścia fazowe wokół nas woda faza ciekła PUNKT KRYTYCZNY Lód faza stała para faza gazowa ciągłe
Bardziej szczegółowoPrawa potęgowe w grafach przepływu informacji dla geometrycznych sieci neuronowych
w grafach przepływu informacji dla geometrycznych sieci neuronowych www.mat.uni.torun.pl/~piersaj 2009-06-10 1 2 3 symulacji Graf przepływu ładunku Wspóczynnik klasteryzacji X (p) p α Rozkłady prawdopodobieństwa
Bardziej szczegółowoAlgorytmy mrówkowe. H. Bednarz. Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Inteligentne systemy informatyczne
Algorytmy mrówkowe H. Bednarz Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Inteligentne systemy informatyczne 13 kwietnia 2015 1 2 3 4 Przestrzeń poszukiwań Ograniczenia
Bardziej szczegółowoMikro- i makro-ewolucja sieci społecznych
Mikro- i makro-ewolucja sieci społecznych Mikołaj Morzy Agnieszka Ławrynowicz Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2010/2011 (c) Mikołaj Morzy, Agnieszka Ławrynowicz, Instytut Informatyki Politechniki
Bardziej szczegółowoOcena osiągnięć naukowych, dydaktycznych i organizacyjnych w związku z postępowaniem habilitacyjnym dr Agaty Fronczak
dr hab. Piotr Szymczak Instytut Fizyki Teoretycznej, Wydział Fizyki UW ul. Hoża 69, 00-681 Warszawa Ocena osiągnięć naukowych, dydaktycznych i organizacyjnych w związku z postępowaniem habilitacyjnym dr
Bardziej szczegółowoTeoria ewolucji. Podstawy wspólne pochodzenie.
Teoria ewolucji. Podstawy wspólne pochodzenie. Ewolucja biologiczna } Znaczenie ogólne: } proces zmian informacji genetycznej (częstości i rodzaju alleli), } które to zmiany są przekazywane z pokolenia
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZAGROŻEŃ EPIDEMIOLOGICZNYCH
MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZAGROŻEŃ EPIDEMIOLOGICZNYCH Epidemia - wystąpienie na danym obszarze zakażeń lub zachorowań na chorobę zakaźną w liczbie wyraźnie większej niż we wcześniejszym okresie albo
Bardziej szczegółowoMatematyk Ci powie, co łączy Eugeniusza Oniegina i gry hazardowe
Matematyk Ci powie, co łączy Eugeniusza Oniegina i gry hazardowe Empik każdego inspiruje inaczej Aleksander Puszkin (1799 1837) Andrey (Andrei) Andreyevich Markov (1856 1922) Wśród 20 tysięcy początkowych
Bardziej szczegółowoSkładniki jądrowego genomu człowieka
Składniki jądrowego genomu człowieka Genom człowieka 3 000 Mpz (3x10 9, 100 cm) Geny i sekwencje związane z genami (900 Mpz, 30% g. jądrowego) DNA pozagenowy (2100 Mpz, 70%) DNA kodujący (90 Mpz ~ ok.
Bardziej szczegółowoNowoczesne systemy ekspresji genów
Nowoczesne systemy ekspresji genów Ekspresja genów w organizmach żywych GEN - pojęcia podstawowe promotor sekwencja kodująca RNA terminator gen Gen - odcinek DNA zawierający zakodowaną informację wystarczającą
Bardziej szczegółowoStatystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych ukryte modele Markowa, zastosowania Anna Gambin Instytut Informatyki Uniwersytet Warszawski plan na dziś Ukryte modele Markowa w praktyce modelowania rodzin białek multiuliniowienia
Bardziej szczegółowoSCENARIUSZ LEKCJI BIOLOGII Z WYKORZYSTANIEM FILMU DOBRZE MIEĆ O(G)LEJ W GŁOWIE. O KOMÓRKACH UKŁADU NERWOWEGO.
SCENARIUSZ LEKCJI BIOLOGII Z WYKORZYSTANIEM FILMU DOBRZE MIEĆ O(G)LEJ W GŁOWIE. O KOMÓRKACH UKŁADU NERWOWEGO. SPIS TREŚCI: I. Wprowadzenie. II. Części lekcji. 1. Część wstępna. 2. Część realizacji. 3.
Bardziej szczegółowoSpontaniczna struktura bezskalowa w grafach przepływu impulsów dla rekurencyjnych sieci neuronowych
Spontaniczna struktura bezskalowa w grafach przepływu impulsów dla rekurencyjnych sieci neuronowych Filip Piękniewski Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu Praca doktorska
Bardziej szczegółowoJak z ABM zrobić model analityczny? (Metoda pola średniego) Katarzyna Sznajd-Weron Physics of Complex System
Jak z ABM zrobić model analityczny? (Metoda pola średniego) Katarzyna Sznajd-Weron Physics of Complex System Plan Model dynamiki populacyjnej Pytania Model mikroskopowy Przybliżenie MFA: równania (wady
Bardziej szczegółowoBładzenie przypadkowe i lokalizacja
Bładzenie przypadkowe i lokalizacja Zdzisław Burda Jarosław Duda, Jean-Marc Luck, Bartłomiej Wacław Seminarium Wydziałowe WFiIS AGH, 07/11/2014 Plan referatu Wprowadzenie Zwykłe bładzenie przypadkowe (GRW)
Bardziej szczegółowoMODELE SIECIOWE 1. Drzewo rozpinające 2. Najkrótsza droga 3. Zagadnienie maksymalnego przepływu źródłem ujściem
MODELE SIECIOWE 1. Drzewo rozpinające (spanning tree) w grafie liczącym n wierzchołków to zbiór n-1 jego krawędzi takich, że dowolne dwa wierzchołki grafu można połączyć za pomocą krawędzi należących do
Bardziej szczegółowoStrefa pokrycia radiowego wokół stacji bazowych. Zasięg stacji bazowych Zazębianie się komórek
Problem zapożyczania kanałów z wykorzystaniem narzędzi optymalizacji Wprowadzenie Rozwiązanie problemu przydziału częstotliwości prowadzi do stanu, w którym każdej stacji bazowej przydzielono żądaną liczbę
Bardziej szczegółowoMożliwości współczesnej inżynierii genetycznej w obszarze biotechnologii
Możliwości współczesnej inżynierii genetycznej w obszarze biotechnologii 1. Technologia rekombinowanego DNA jest podstawą uzyskiwania genetycznie zmodyfikowanych organizmów 2. Medycyna i ochrona zdrowia
Bardziej szczegółowoAlgorytm Dijkstry znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie
Algorytm Dijkstry znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie Używane struktury danych: V - zbiór wierzchołków grafu, V = {1,2,3...,n} E - zbiór krawędzi grafu, E = {(i,j),...}, gdzie i, j Î V i istnieje
Bardziej szczegółowoTeoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.
Teoria ewolucji Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie. Informacje Kontakt: Paweł Golik Instytut Genetyki i Biotechnologii, Pawińskiego 5A pgolik@igib.uw.edu.pl Informacje, materiały: http://www.igib.uw.edu.pl/
Bardziej szczegółowoGrafy co o ich rysowaniu wiedzą przedszkolaki i co z tego wynika dla matematyków
Wykłady popularne z matematyki Grafy co o ich rysowaniu wiedzą przedszkolaki i co z tego wynika dla matematyków Joanna Jaszuńska Politechnika Warszawska, 6 maja 2010 Grafy Wykłady popularne z matematyki,
Bardziej szczegółowoAnaliza Algorytmów 2018/2019 (zadania na laboratorium)
Analiza Algorytmów 2018/2019 (zadania na laboratorium) Wybór lidera (do 9 III) Zadanie 1 W dowolnym języku programowania zaimplementuj symulator umożliwiający przetestowanie algorytmu wyboru lidera ELECT
Bardziej szczegółowoPrzykłady grafów. Graf prosty, to graf bez pętli i bez krawędzi wielokrotnych.
Grafy Graf Graf (ang. graph) to zbiór wierzchołków (ang. vertices), które mogą być połączone krawędziami (ang. edges) w taki sposób, że każda krawędź kończy się i zaczyna w którymś z wierzchołków. Graf
Bardziej szczegółowoHierarchical Cont-Bouchaud model
Hierarchical Cont-Bouchaud model inż. Robert Paluch dr inż. Krzysztof Suchecki prof. dr hab. inż. Janusz Hołyst Pracownia Fizyki w Ekonomii i Naukach Społecznych Wydział Fizyki Politechniki Warszawskiej
Bardziej szczegółowoSekwencjonowanie, przewidywanie genów
Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej UJ, opracowanie: mgr Ewa Matczyńska, dr Jacek Śmietański Sekwencjonowanie, przewidywanie genów 1. Technologie sekwencjonowania Genomem nazywamy sekwencję
Bardziej szczegółowoSortowanie. Tomasz Żak zak. styczeń Instytut Matematyki i Informatyki, Politechnika Wrocławska
Tomasz Żak www.im.pwr.wroc.pl/ zak Instytut Matematyki i Informatyki, Politechnika Wrocławska styczeń 2014 Przypuśćmy, że po sprawdzeniu 30 klasówek układamy je w kolejności alfabetycznej autorów. Jak
Bardziej szczegółowoInformatyka w szkole - algorytm Dijkstry dla każdego. Krzysztof Diks Instytut Informatyki, Uniwersytet Warszawski
Informatyka w szkole - algorytm Dijkstry dla każdego Krzysztof Diks Instytut Informatyki, Uniwersytet Warszawski Problem 1: Labirynt Źródło: www.dla-dzieci.ugu.pl Problem : Wilk, owca i kapusta Źródło:
Bardziej szczegółowoMikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mikroekonometria 5 Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński Zadanie 1. Wykorzystując dane me.medexp3.dta przygotuj model regresji kwantylowej 1. Przygotuj model regresji kwantylowej w którym logarytm wydatków
Bardziej szczegółowoOBLICZENIA ZA POMOCĄ PROTEIN
OBLICZENIA ZA POMOCĄ PROTEIN KODOWANIE I PRZETWARZANIE INFORMACJI W ORGANIZMACH Informacja genetyczna jest przechowywana w DNA i RNA w postaci liniowych sekwencji nukleotydów W genach jest przemieniana
Bardziej szczegółowoKamila Muraszkowska Znaczenie wąskich gardeł w sieciach białkowych. źródło: (3)
Kamila Muraszkowska Znaczenie wąskich gardeł w sieciach białkowych źródło: (3) Interakcje białko-białko Ze względu na zadanie: strukturalne lub funkcjonalne. Ze względu na właściwości fizyczne: stałe lub
Bardziej szczegółowoGadu-Gadu i sieci społeczne
Gadu-Gadu i sieci społeczne Z Dominikiem Batorskim rozmawia Tomasz Kukołowicz Czy da się wysłać list do osoby, której adresu nie znamy? Co łączy sieć komputerową i grupę przyjaciół? O zaskakujących rezultatach
Bardziej szczegółowosieci społecznych metodą analizy - future work...
Badanie cech lokalnej topologii sieci społecznych metodą analizy motywów sieciowych - perspetktywy... - zastosowania... - future work... Krzysztof Juszczyszyn Krzysztof Juszczyszyn www.iit.pwr.wroc.pl/~krzysiek
Bardziej szczegółowoAlgorytmy genetyczne
9 listopada 2010 y ewolucyjne - zbiór metod optymalizacji inspirowanych analogiami biologicznymi (ewolucja naturalna). Pojęcia odwzorowujące naturalne zjawiska: Osobnik Populacja Genotyp Fenotyp Gen Chromosom
Bardziej szczegółowoAlgorytmy mrówkowe (optymalizacja kolonii mrówek, Ant Colony optimisation)
Algorytmy mrówkowe (optymalizacja kolonii mrówek, Ant Colony optimisation) Jest to technika probabilistyczna rozwiązywania problemów obliczeniowych, które mogą zostać sprowadzone do problemu znalezienie
Bardziej szczegółowoAlgorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych
Algorytm Genetyczny zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych Dlaczego Algorytmy Inspirowane Naturą? Rozwój nowych technologii: złożone problemy obliczeniowe w
Bardziej szczegółowoModelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu
Modelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki 23 października 2008 roku Plan prezentacji 1 Źródła 2 Motywy i ich znaczenie Łańcuchy
Bardziej szczegółowoTEORIA WĘZŁÓW. Natalia Grzechnik 10B2
TEORIA WĘZŁÓW Natalia Grzechnik 10B2 Słowem wstępu zastosowanie teorii węzłów Biologiczna rola węzłów w białkach Wyznaczanie topologii białek Kryptografia Biofizyka Opis struktur DNA, RNA, białek DNA a
Bardziej szczegółowoRozkład materiału z biologii do klasy III.
Rozkład materiału z biologii do klasy III. L.p. Temat lekcji Treści programowe Uwagi 1. Nauka o funkcjonowaniu przyrody. 2. Genetyka nauka o dziedziczności i zmienności. -poziomy różnorodności biologicznej:
Bardziej szczegółowoWIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji Test zgodności Chi-kwadrat Sprawdza się za jego pomocą ZGODNOŚĆ ROZKŁADU EMPIRYCZNEGO Z PRÓBY Z ROZKŁADEM HIPOTETYCZNYM
Bardziej szczegółowoKrytyczność i przejścia fazowe. Katarzyna Sznajd-Weron
Krytyczność i przejścia fazowe Katarzyna Sznajd-Weron Temperatura Curie Temperatura Curie ciągłe przejście fazowe magnes ferromagnetyk Przejście fazowe Katarzyna Sznajd-Weron Ferromagnetyk T T c Paramagnetyk
Bardziej szczegółowoE: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne
E: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne Przypominajka: 152 drzewo filogenetyczne to drzewo, którego liśćmi są istniejące gatunki, a węzły wewnętrzne mają stopień większy niż jeden i reprezentują
Bardziej szczegółowoPDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
Bardziej szczegółowoFilogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami.
181 Filogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami. 3. D T(D) poprzez algorytm łączenia sąsiadów 182 D D* : macierz łącząca sąsiadów n Niech TotDist i = k=1 D i,k Definiujemy
Bardziej szczegółowoKeszowanie i systemy peer-to-peer. Paulina Kania i Łukasz Osipiuk
Keszowanie i systemy peer-to-peer Paulina Kania i Łukasz Osipiuk 1 Pośrednik w instytucji komputery za firewallem serwer HTTP serwer HTTP serwer HTTP Pośrednik na firewallu 2 Pochodzenie pośrednika keszującego
Bardziej szczegółowoSekwencjonowanie nowej generacji i rozwój programów selekcyjnych w akwakulturze ryb łososiowatych
Sekwencjonowanie nowej generacji i rozwój programów selekcyjnych w akwakulturze ryb łososiowatych Konrad Ocalewicz Zakład Biologii i Ekologii Morza, Instytut Oceanografii, Wydział Oceanografii i Geografii,
Bardziej szczegółowoZmienność. środa, 23 listopada 11
Zmienność http://ggoralski.com Zmienność Zmienność - rodzaje Zmienność obserwuje się zarówno między poszczególnymi osobnikami jak i między populacjami. Różnice te mogą mieć jednak różne podłoże. Mogą one
Bardziej szczegółowoOcena wartości hodowlanej. Dr Agnieszka Suchecka
Ocena wartości hodowlanej Dr Agnieszka Suchecka Wartość hodowlana genetycznie uwarunkowane możliwości zwierzęcia do ujawnienia określonej produkcyjności oraz zdolność przekazywania ich potomstwu (wartość
Bardziej szczegółowoPodstawy działania sieci
Podstawy działania sieci Topologie, adresy, serwery i protokoły 26 marca 2013 Mariusz Różycki 1 Początek Internetu Pierwszy komputer lata 40. XX wieku Pierwsza sieć 29 października 1969 Advanced Research
Bardziej szczegółowoWstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Łańcuchy Markowa
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Łańcuchy Markowa M. Czoków, J. Piersa 2012-01-10 1 Łańcucha Markowa 2 Istnienie Szukanie stanu stacjonarnego 3 1 Łańcucha Markowa 2 Istnienie Szukanie stanu stacjonarnego
Bardziej szczegółowoBiostatystyka, # 3 /Weterynaria I/
Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/ dr n. mat. Zdzisław Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, p. 221 bud. CIW, e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
Bardziej szczegółowoPodręcznik. Model czy teoria
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 58 92 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Iwo Białynicki-Birula Iwona Białynicka-Birula
Bardziej szczegółowoW rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:
W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych: Zmienne losowe skokowe (dyskretne) przyjmujące co najwyżej przeliczalnie wiele wartości Zmienne losowe ciągłe
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BIOINFORMATYKI
PODSTAWY BIOINFORMATYKI Prowadzący: JOANNA SZYDA ADRIAN DROśDś WSTĘP 1. Katedra Genetyki badania bioinformatyczne 2. Tematyka przedmiotu 3. Charakterystyka wykładów 4. Charakterystyka ćwiczeń 5. Informacje
Bardziej szczegółowoPOISSONOWSKA APROKSYMACJA W SYSTEMACH NIEZAWODNOŚCIOWYCH
POISSONOWSKA APROKSYMACJA W SYSTEMACH NIEZAWODNOŚCIOWYCH Barbara Popowska bpopowsk@math.put.poznan.pl Politechnika Poznańska http://www.put.poznan.pl/ PROGRAM REFERATU 1. WPROWADZENIE 2. GRAF JAKO MODEL
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład VIII: Przestrzenie statystyczne. Estymatory 1 grudnia 2014 Wprowadzenie Przykład: pomiar z błędem Współczynnik korelacji r(x, Z) = 0, 986 Wprowadzenie Przykład: pomiar z błędem Współczynnik korelacji
Bardziej szczegółowoANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI
ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI Joanna Szyda Magdalena Frąszczak Magda Mielczarek WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki 3. Projekty NGS 4. Charakterystyka
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe
Programowanie obiektowe Sieci powiązań Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2015 P. Daniluk (Wydział Fizyki) PO w. IX Jesień 2015 1 / 21 Sieci powiązań Można (bardzo zgrubnie) wyróżnić dwa rodzaje powiązań
Bardziej szczegółowoInteligentne systemy informacyjne
Filip Graliński Inteligentne systemy informacyjne Rekomendacje założenia n użytkowników (widzów, czytelników, słuchaczy etc.) m obiektów (filmów, książek, piosenek etc.) opinie wyrażone za pomocą liczb
Bardziej szczegółowoJaki koń jest nie każdy widzi - genomika populacji polskich ras koni
Jaki koń jest nie każdy widzi - genomika populacji polskich ras koni Gurgul A., Jasielczuk I., Semik-Gurgul E., Pawlina-Tyszko K., Szmatoła T., Bugno-Poniewierska M. Instytut Zootechniki PIB Zakład Biologii
Bardziej szczegółowo