Temporal network, centrality measures, and ordinary differential equations
Časové sítě, míry centrality a obyčejné diferenciální rovnice
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/207113Identifikátory
SIS: 270622
Kolekce
- Kvalifikační práce [12034]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Arrigo, Francesca
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Matematika pro informační technologie
Katedra / ústav / klinika
Katedra numerické matematiky
Datum obhajoby
12. 2. 2026
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
Časová síť|Časově uspořádaná exponenciála|Míry centrality|Obyčejné diferenciální rovnice|⋆-algebraKlíčová slova (anglicky)
Temporal network|Time-Ordered Exponential|Centrality measures|Ordinary differential equations|⋆-algebraIndexy centrality jsou v současnosti populárními měřítky "důležitosti" uzlů v síti. Při analýze časových sítí jsou tyto indexy rozšířeny na systémy, kde se interakce v průběhu času vyvíjejí. V tomto časovém rámci běžně používané míry centrality obvykle spoléhají na aproximace pomocí diskrétních snímků, což může vést k nedostatečnému zachycení spojité povahy změn v síti. Tato práce řeší toto omezení definováním a analýzou nových měr centrality, které vycházejí z řešení neautonomních obyčejných diferenciálních rovnic (ODR) řídících vývoj sítě. Konkrétně, řešení takových ODR je známo jako časově uspořá- daná exponenciála (TOE) a má výhodné vyjádření v tzv. ⋆-algebře. Toto vyjádření nám umožňuje definovat další nové metriky, které nesouvisejí přímo s ODR, a lze jej trans- formovat do vyčíslitelné maticové reprezentace. Numerické experimenty ověřují přesnost postupu založeného na maticové reprezentaci a dosahují uspokojivých relativních chyb ve srovnání s klasickými řešiči ODR. Srovnávací analýza se zavedenými mírami časové centrality (založenými na Katzově centralitě a maticové exponenciále) navíc ukazuje, že centrality založené na ⋆-součinu vykazují zvýšenou "časovou paměť" a citlivost na lokální dynamiku uvnitř izolovaných komponent. Tato zjištění naznačují, že nové časové indexy můžou nabízet odlišný pohled...
Nowadays, centrality indexes are popular measures of the "importance" of nodes in a network. In the analysis of temporal networks, these indexes are extended to sys- tems where interactions evolve over time. In this temporal framework, commonly used centrality metrics typically rely on discrete snapshot approximations, potentially failing to capture the continuous nature of changes in a network. This thesis addresses this limitation by defining and analyzing new centrality metrics rooted in the solution of non- autonomous Ordinary Differential Equations (ODEs) governing the network evolution. Specifically, the solution of such ODEs is known as Time-Ordered Exponential (TOE) and it has a convenient expression in the so-called ⋆-algebra. This expression allows us to define other new metrics, unrelated to the ODE, and can be transformed into a computable matrix representation. Numerical experiments validate the accuracy of the matrix representation approach, achieving sufficient relative errors compared to classical ODE solvers. Furthermore, com- parative analysis against established temporal centrality measures (based on the Katz and Matrix Exponential centralities) reveals that the centralities based on the ⋆-product exhibit heightened "temporal memory" and sensitivity to local dynamics within isolated...
