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    Un nouvel outil pour les réseaux multicouches

    Crédit :Institut Santa Fe

    Une analyse de réseau sophistiquée signifie trouver des relations qui ne sont souvent pas faciles à voir. Un réseau peut avoir plusieurs couches, correspondant à différents types de relations dans un réseau social, par exemple, mais les approches traditionnelles de l'analyse sont limitées. Ils ont tendance à aplatir les réseaux en couches simples, ou traiter les couches indépendamment les unes des autres.

    Un nouvel algorithme d'une équipe interdisciplinaire de SFI identifie les relations non seulement au sein des couches individuelles, mais aussi sur plusieurs couches. C'est le produit d'un projet récent impliquant un anthropologue, un mathématicien, un physicien, et un informaticien.

    Eleanor Power, boursière SFI Omidyar, l'anthropologue, affirme que le modèle est largement applicable à une variété de types de réseaux. "Il peut également prédire les informations manquantes, " déclare Caterina De Bacco, boursière postdoctorale SFI, le physicien du groupe.

    Power et De Bacco ont collaboré avec le boursier SFI Omidyar Daniel B. Larremore, un mathématicien, et le professeur SFI Cristopher Moore, informaticien et mathématicien. Le groupe a publié ses travaux le 24 avril dans la revue Examen physique E .

    Ils ont testé le modèle sur deux ensembles de données. Le premier est venu du Pouvoir, qui a passé deux ans à collecter des données sur les réseaux sociaux dans deux villages de l'Inde rurale. Dans son travail, les couches correspondent à des relations comme des amis, baby-sitters, ou des gens qui se prêtaient de l'argent les uns aux autres. Le modèle a prédit avec succès les connexions manquantes dans ses données à la fois au sein et entre les couches.

    Les chercheurs ont ensuite analysé les données génétiques de Larremore sur le parasite du paludisme, dans lequel les liens du réseau correspondent à des sous-chaînes génétiques partagées et des couches représentent différents emplacements au sein du génome du parasite. Dans ce cas, le pouvoir prédictif du modèle s'est aggravé avec plus de couches, probablement parce que les parasites avec une plus grande diversité génétique peuvent mieux échapper au système immunitaire d'un hôte.

    De Bacco dit que les collaborateurs ont construit le modèle pour qu'il soit largement applicable aux chercheurs - en physique et dans d'autres domaines - et ont publié le code, dans un format convivial, à qui le veut.

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