Sistemas Complejos

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Estudiamos redes complejas con métodos como descomposición en k-núcleos y detección de comunidades. Aplicamos teoría de grafos y modelos de propagación a redes biológicas, sociales y tecnológicas.

Líneas de trabajo

Descomposición en k-núcleos

Herramienta para revelar jerarquías y visualizar redes muy grandes — base teórica del software LaNet-vi.

Detección de comunidades

Procesos de crecimiento local con función de adecuación dinámica, que superan los límites de resolución de la modularidad global.

Sistemas biológicos y físicos

Ecosistemas mutualistas (plantas–polinizadores) y sistemas físicos como los gases granulares.

Proyectos relacionados

LaNet-vi

Software de visualización de redes grandes mediante descomposición en k-núcleos y k-densos.

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SnailVis

Paradigma alternativo para visualizar la estructura interna de redes complejas.

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Publicaciones seleccionadas

  1. Study of the influence of the phylogenetic distance on the interaction network of mutualistic ecosystems
    Roberto P.J. Perazzo, Laura Hernández, Horacio Ceva, Enrique Burgos, and J. Ignacio Alvarez-Hamelin
    Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2014
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  2. Obtaining communities with a fitness growth process
    Mariano G. Beiró, Jorge R. Busch, Sebastian P. Grynberg, and J. Ignacio Alvarez-Hamelin
    Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2013
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  3. Understanding Edge Connectivity in the Internet through Core Decomposition
    J. Ignacio Alvarez-Hamelin, Mariano G. Beiró, and Jorge R. Busch
    Internet Mathematics, 2011
    Details
  4. SnailVis: a paradigm to visualize complex networks
    Mariano G. Beiró, Jorge R. Busch, and J. Ignacio Alvarez-Hamelin
    In 39 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa-Argentine Symposium on Computing Technology (JAIIO-AST ’10), 2010
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  5. The dynamical collision network in granular gases
    J. Ignacio Alvarez-Hamelin and Andrea Puglisi
    Physical Review E, 2007
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