Друзья, на научной части нашего семинара завтра в 18:30 нас ждёт эксклюзив (специально ко дню рождения одного из активных участников). С докладом по теме Network geometry выступит ведущий специалист по этому вопросу, профессор Northeastern University Дмитрий Крюков. Аннотация доклада от автора:

"Among many flavors of network geometry, latent geometry has been studied most extensively in the DK-Lab (http://www.dk-lab.net/) at the Network Science Institute (http://www.networkscienceinstitute.org/) at Northeastern University in Boston. In latent-space network models, also known as (soft) random geometric graphs, vertices are realizations of point processes in a geometric space, while edges are formed with random probabilities that are functions of the distance between vertices in the space. One of the biggest discoveries at the DK-Lab was that if the space is hyperbolic, then a certain version of soft random geometric graphs in it reproduces the four most common structural properties of many real-world networks — sparsity, small worldness, strong clustering, and heterogeneous degree distributions. Random hyperbolic graphs were in fact the first model that succeeded in doing so. Besides their success in modeling the most basic structural properties of real-world networks, random hyperbolic graphs have many other attractive features related to the function and dynamics of networks, explaining why they have attracted much attention in diverse areas of science, ranging from mathematics to neuroscience and machine learning. We will review the basics of latent-space network models, random hyperbolic graphs, some of their applications, and some other aspects of network geometry studied in the DK-Lab."


Хочу отдельно отметить, что хотя выступление будет онлайн, его трансляции и записи НЕ будет (не по техническим соображениям). Лучше всего приходите на факультет математики в 108 аудиторию, если такой возможности нет - пишите в личные сообщения и я постараюсь отправить вам ссылку на зум. Если вас интересовала тема того, откуда вообще в сетях берется гиперболичность и как это можно использовать - не пропустите, потом будет поздно)