Littérature scientifique sur le sujet « Random walks on network »
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Articles de revues sur le sujet "Random walks on network"
LI, KEQIN. « PERFORMANCE ANALYSIS AND EVALUATION OF RANDOM WALK ALGORITHMS ON WIRELESS NETWORKS ». International Journal of Foundations of Computer Science 23, no 04 (juin 2012) : 779–802. http://dx.doi.org/10.1142/s0129054112400369.
Texte intégralMa, Qi, Anders Johansson, Atsushi Tero, Toshiyuki Nakagaki et David J. T. Sumpter. « Current-reinforced random walks for constructing transport networks ». Journal of The Royal Society Interface 10, no 80 (6 mars 2013) : 20120864. http://dx.doi.org/10.1098/rsif.2012.0864.
Texte intégralWang, Yan, Ding Juan Wu, Fang Lv et Meng Long Su. « Exploring activity-driven network with biased walks ». International Journal of Modern Physics C 28, no 09 (septembre 2017) : 1750111. http://dx.doi.org/10.1142/s012918311750111x.
Texte intégralKalikova, A. « Statistical analysis of random walks on network ». Scientific Journal of Astana IT University, no 5 (27 juillet 2021) : 77–83. http://dx.doi.org/10.37943/aitu.2021.99.34.007.
Texte intégralGannon, M., E. Pechersky, Y. Suhov et A. Yambartsev. « Random walks in a queueing network environment ». Journal of Applied Probability 53, no 2 (juin 2016) : 448–62. http://dx.doi.org/10.1017/jpr.2016.12.
Texte intégralZheng, Zhongtuan, Hanxing Wang, Shengguo Gao et Guoqiang Wang. « Comparison of Multiple Random Walks Strategies for Searching Networks ». Mathematical Problems in Engineering 2013 (2013) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2013/734630.
Texte intégralAsztalos, A., et Z. Toroczkai. « Network discovery by generalized random walks ». EPL (Europhysics Letters) 92, no 5 (1 décembre 2010) : 50008. http://dx.doi.org/10.1209/0295-5075/92/50008.
Texte intégralToth, Christian, Denis Helic et Bernhard C. Geiger. « Synwalk : community detection via random walk modelling ». Data Mining and Knowledge Discovery 36, no 2 (10 janvier 2022) : 739–80. http://dx.doi.org/10.1007/s10618-021-00809-w.
Texte intégralXING, CHANGMING, LIN YANG et LEI GUO. « RANDOM WALKS WITH A TRAP IN SCALE-FREE FRACTAL HIERARCHICAL LATTICES ». Fractals 25, no 06 (21 novembre 2017) : 1750058. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x1750058x.
Texte intégralIkeda, N. « Network formed by traces of random walks ». Physica A : Statistical Mechanics and its Applications 379, no 2 (juin 2007) : 701–13. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2007.01.006.
Texte intégralThèses sur le sujet "Random walks on network"
De, Bacco Caterina. « Decentralized network control, optimization and random walks on networks ». Thesis, Paris 11, 2015. http://www.theses.fr/2015PA112164/document.
Texte intégralIn the last years several problems been studied at the interface between statistical physics and computer science. The reason being that often these problems can be reinterpreted in the language of physics of disordered systems, where a big number of variables interacts through local fields dependent on the state of the surrounding neighborhood. Among the numerous applications of combinatorial optimisation the optimal routing on communication networks is the subject of the first part of the thesis. We will exploit the cavity method to formulate efficient algorithms of type message-passing and thus solve several variants of the problem through its numerical implementation. At a second stage, we will describe a model to approximate the dynamic version of the cavity method, which allows to decrease the complexity of the problem from exponential to polynomial in time. This will be obtained by using the Matrix Product State formalism of quantum mechanics. Another topic that has attracted much interest in statistical physics of dynamic processes is the random walk on networks. The theory has been developed since many years in the case the underneath topology is a d-dimensional lattice. On the contrary the case of random networks has been tackled only in the past decade, leaving many questions still open for answers. Unravelling several aspects of this topic will be the subject of the second part of the thesis. In particular we will study the average number of distinct sites visited during a random walk and characterize its behaviour as a function of the graph topology. Finally, we will address the rare events statistics associated to random walks on networks by using the large-deviations formalism. Two types of dynamic phase transitions will arise from numerical simulations, unveiling important aspects of these problems. We will conclude outlining the main results of an independent work developed in the context of out-of-equilibrium physics. A solvable system made of two Brownian particles surrounded by a thermal bath will be studied providing details about a bath-mediated interaction arising for the presence of the bath
Maddalena, Daniela. « Stationary states in random walks on networks ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2016. http://amslaurea.unibo.it/10170/.
Texte intégralZimmermann, Jochen [Verfasser], et Andreas [Akademischer Betreuer] Buchleitner. « Random walks with nonlinear interactions on heterogeneous networks = Random Walk mit nichtlinearen Wechselwirkungen auf heterogenen Netzwerken ». Freiburg : Universität, 2015. http://d-nb.info/1123482381/34.
Texte intégralKolgushev, Oleg. « Influence of Underlying Random Walk Types in Population Models on Resulting Social Network Types and Epidemiological Dynamics ». Thesis, University of North Texas, 2016. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc955128/.
Texte intégralLinn, Hanna. « Detecting quantum speedup for random walks with artificial neural networks ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-289347.
Texte intégralSlumpvandringar på grafer är essensiella i viktiga algoritmer för att lösa olika problem, till exempel SAT, booleska uppfyllningsproblem (the satisfiability problem). Genom att göra slumpvandringar snabbare går det att förbättra dessa algoritmer. Kvantversionen av slumpvandringar, kvantvandringar, har visats vara snabbare än klassiska slumpvandringar i specifika fall, till exempel på vissa linjära grafer. Det går att analysera, analytiskt eller genom att simulera vandringarna på grafer, när kvantvandringen är snabbare än slumpvandingen. Problem uppstår dock när graferna blir större, har fler noder samt fler kanter. Det finns inga kända generella regler för vad en godtycklig graf, som inte har några explicita symmetrier, borde uppfylla för att främja kvantvandringen. Simuleringar kommer bara besvara frågan för ett enda fall. De kommer inte att ge några generella regler för vilka egenskaper grafer borde ha. Artificiella neuronnät (ANN) har tidigare används som hjälpmedel för att upptäcka när kvantvandringen är snabbare än slumpvandingen på grafer. Då jämförs tiden det tar i genomsnitt att ta sig från startnoden till slutnoden. Dock är det inte säkert att få kvantacceleration för vandringen om initialtillståndet för kvantvandringen är helt i startnoden. I det här projektet undersöker vi om det går att få en större kvantacceleration hos kvantvandringen genom att starta den i superposition med en extra nod. Vi föreslår olika sätt att lägga till den extra noden till grafen och sen väljer vi en för att använda i resen av projektet. De superpositionstillstånd som undersöks är två av stabilisatortillstånden och två magiska tillstång. Valen av dessa tillstånd är inspirerat av Gottesmann- Knill satsen. Enligt satsen så kan en algoritm som startar i ett magiskt tillstånd ha en exponetiell uppsnabbning, men att starta i någon stabilisatortillstånden inte kan ha det. Detta givet att grindarna som används i algoritmen är från Cliffordgruppen samt att alla mätningar är i Paulibasen. I projektet visar vi att det är möjligt att träna en ANN så att den kan klassificera grafer utifrån vilken kvantvandring, med olika initialtillstånd, som var snabbast. Artificiella neuronnätet kan klassificera linjära grafer och slumpmässiga grafer bättre än slumpen. Vi visar också att faltningsnätverk med en djupare arkitektur än tidigare föreslaget för uppgiften är bättre på att klassificera grafer än innan. Våra resultat banar vägen för en automatiserad forskning i nya kvantvandringsbaserade algoritmer.
Lau, Hon Wai. « Random walk in networks : first passage time and speed analysis / ». View abstract or full-text, 2009. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?PHYS%202009%20LAU.
Texte intégralMalmros, Jens. « Studies in respondent-driven sampling : Directed networks, epidemics, and random walks ». Doctoral thesis, Stockholms universitet, Matematiska institutionen, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:su:diva-129287.
Texte intégralAt the time of the doctoral defense, the following papers were unpublished and had a status as follows: Paper 2: In press. Paper 3: Accepted. Paper 4: Manuscript.
Russo, Elena Tea. « Fluctuation properties in random walks on networks and simple integrate and fire models ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2015. http://amslaurea.unibo.it/9565/.
Texte intégralXu, Keyulu. « Graph structures, random walks, and all that : learning graphs with jumping knowledge networks ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2019. https://hdl.handle.net/1721.1/121660.
Texte intégralThesis: S.M., Massachusetts Institute of Technology, Department of Electrical Engineering and Computer Science, 2019
Cataloged from student-submitted PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (pages 51-54).
Graph representation learning aims to extract high-level features from the graph structures and node features, in order to make predictions about the nodes and the graphs. Applications include predicting chemical properties of drugs, community detection in social networks, and modeling interactions in physical systems. Recent deep learning approaches for graph representation learning, namely Graph Neural Networks (GNNs), follow a neighborhood aggregation procedure, where the representation vector of a node is computed by recursively aggregating and transforming feature vectors of its neighboring nodes. We analyze some important properties of these models, and propose a strategy to overcome the limitations. In particular, the range of neighboring nodes that a node's representation draws from strongly depends on the graph structure, analogous to the spread of a random walk. To adapt to local neighborhood properties and tasks, we explore an architecture - jumping knowledge (JK) networks that flexibly leverages, for each node, different neighborhood ranges to enable better structure-aware representation. In a number of experiments on social, bioinformatics and citation networks, we demonstrate that our model achieves state-of-the-art performance. Furthermore, combining the JK framework with models like Graph Convolutional Networks, GraphSAGE and Graph Attention Networks consistently improves those models' performance.
by Keyulu Xu.
S.M.
S.M. Massachusetts Institute of Technology, Department of Electrical Engineering and Computer Science
Uguccioni, Marco. « Introduzione alla meccanica statistica dei random walk su network ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/21027/.
Texte intégralLivres sur le sujet "Random walks on network"
Transfiniteness for graphs, electrical networks, and random walks. Boston : Birkhäuser, 1996.
Trouver le texte intégralPál, Révész, Tóth Bálint, Paul Erdős Summer Research Center of Mathematics. et International Workshop on Random Walks (1998 : Budapest, Hungary), dir. Random walks. Budapest, Hungary : János Bolyai Mathematical Society, 1999.
Trouver le texte intégralHughes, B. D. Random walks and random environments. Oxford : Clarendon Press, 1995.
Trouver le texte intégralGut, Allan. Stopped Random Walks. New York, NY : Springer New York, 1988. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-1992-5.
Texte intégralGut, Allan. Stopped Random Walks. New York, NY : Springer New York, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-87835-5.
Texte intégralShi, Zhan. Branching Random Walks. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25372-5.
Texte intégralRandom walk in random and non-random environments. Hackensack, New Jersey : World Scientific, 2013.
Trouver le texte intégralRandom walk in random and non-random environments. Singapore : Teaneck, N.J., 1990.
Trouver le texte intégralRandom walk in random and non-random environments. 2e éd. New Jersey : World Scientific, 2005.
Trouver le texte intégralIntersections of random walks. Boston : Birkhäuser, 1991.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Random walks on network"
Zemanian, Armen H. « Transfinite Random Walks ». Dans Pristine Transfinite Graphs and Permissive Electrical Networks, 149–71. Boston, MA : Birkhäuser Boston, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-0163-2_8.
Texte intégralAiyer, Anand, Xiao Liang, Nilu Nalini et Omkant Pandey. « Random Walks and Concurrent Zero-Knowledge ». Dans Applied Cryptography and Network Security, 24–44. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-57808-4_2.
Texte intégralRasteiro, D. M. L. D. « Random Walks in Electric Networks ». Dans Intelligent Systems, Control and Automation : Science and Engineering, 259–65. Dordrecht : Springer Netherlands, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-4722-7_24.
Texte intégralZemanian, A. H. « Random Walks on ω-Networks ». Dans Harmonic Analysis and Discrete Potential Theory, 249–57. Boston, MA : Springer US, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-2323-3_20.
Texte intégralNachmias, Asaf. « Random Walks and Electric Networks ». Dans Lecture Notes in Mathematics, 11–31. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-27968-4_2.
Texte intégralLawler, Gregory, et Lester Coyle. « Random walks and electrical networks ». Dans The Student Mathematical Library, 53–62. Providence, Rhode Island : American Mathematical Society, 1999. http://dx.doi.org/10.1090/stml/002/09.
Texte intégralJorgensen, Palle E. T., et Erin P. J. Pearse. « Resistance Boundaries of Infinite Networks ». Dans Random Walks, Boundaries and Spectra, 111–42. Basel : Springer Basel, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-0346-0244-0_7.
Texte intégralHou, Lei, Kecheng Liu et Jianguo Liu. « Navigated Random Walks on Amazon Book Recommendation Network ». Dans Studies in Computational Intelligence, 935–45. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-72150-7_75.
Texte intégralSarkar, Purnamrita, et Andrew W. Moore. « Random Walks in Social Networks and their Applications : A Survey ». Dans Social Network Data Analytics, 43–77. Boston, MA : Springer US, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-8462-3_3.
Texte intégralHoffmann, Till, Mason A. Porter et Renaud Lambiotte. « Random Walks on Stochastic Temporal Networks ». Dans Understanding Complex Systems, 295–313. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-36461-7_15.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Random walks on network"
Nguyen, Giang H., John Boaz Lee, Ryan A. Rossi, Nesreen K. Ahmed, Eunyee Koh et Sungchul Kim. « Dynamic Network Embeddings : From Random Walks to Temporal Random Walks ». Dans 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/bigdata.2018.8622109.
Texte intégralQian, Haifeng, Sani R. Nassif et Sachin S. Sapatnekar. « Random walks in a supply network ». Dans the 40th conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2003. http://dx.doi.org/10.1145/775832.775860.
Texte intégralLu, Shan, Jieqi Kang, Weibo Gong et Don Towsley. « Complex network comparison using random walks ». Dans the 23rd International Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2014. http://dx.doi.org/10.1145/2567948.2579363.
Texte intégralCooper, Colin, Tomasz Radzik et Yiannis Siantos. « Estimating network parameters using random walks ». Dans 2012 Fourth International Conference on Computational Aspects of Social Networks (CASoN). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/cason.2012.6412374.
Texte intégralLiew, Seng Pei, Tsubasa Takahashi, Shun Takagi, Fumiyuki Kato, Yang Cao et Masatoshi Yoshikawa. « Network Shuffling : Privacy Amplification via Random Walks ». Dans SIGMOD/PODS '22 : International Conference on Management of Data. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3514221.3526162.
Texte intégralLima, Luisa, et Joao Barros. « Random Walks on Sensor Networks ». Dans 2007 5th International Symposium on Modeling and Optimization in Mobile, Ad Hoc and Wireless Networks (WiOpt). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/wiopt.2007.4480064.
Texte intégralShao-Ping Wang, Wen-Jiang Pei et Zhen-Ya He. « Random walks on the neural network of C.elegans ». Dans 2008 International Conference on Neural Networks and Signal Processing (ICNNSP). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icnnsp.2008.4590327.
Texte intégralBoghrati, Baktash, et Sachin S. Sapatnekar. « Incremental power network analysis using backward random walks ». Dans 2012 17th Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/aspdac.2012.6164983.
Texte intégralTomassini, Marco. « Random Walks on Local Optima Networks ». Dans 2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/cec48606.2020.9185569.
Texte intégralWu, Bin, Yijia Zhang et Yuxin Wang. « Hyperbolic Attributed Network Embedding with self-adaptive Random Walks ». Dans CIIS 2020 : 2020 The 3rd International Conference on Computational Intelligence and Intelligent Systems. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3440840.3440859.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Random walks on network"
Reeder, Leah, Aaron Jamison Hill, James Bradley Aimone et William Mark Severa. Exploring Applications of Random Walks on Spiking Neural Algorithms. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septembre 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1471656.
Texte intégralBaggerly, K., D. Cox et R. Picard. Adaptive importance sampling of random walks on continuous state spaces. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), novembre 1998. http://dx.doi.org/10.2172/677157.
Texte intégralMetcalf, Gilbert, et Kevin Hassett. Investment Under Alternative Return Assumptions : Comparing Random Walks and Mean Reversion. Cambridge, MA : National Bureau of Economic Research, mars 1995. http://dx.doi.org/10.3386/t0175.
Texte intégralBrooks, Rodney A. A Robot that Walks ; Emergent Behaviors from a Carefully Evolved Network. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, février 1989. http://dx.doi.org/10.21236/ada207958.
Texte intégralLo, Andrew, et A. Craig MacKinlay. Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks : Evidence From a Simple Specification Test. Cambridge, MA : National Bureau of Economic Research, février 1987. http://dx.doi.org/10.3386/w2168.
Texte intégralCherupally, Sai Kiran. Hierarchical Random Boolean Network Reservoirs. Portland State University Library, janvier 2000. http://dx.doi.org/10.15760/etd.6238.
Texte intégralCarley, Kathleen M., et Eunice J. Kim. Random Graph Standard Network Metrics Distributions in ORA. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, mars 2008. http://dx.doi.org/10.21236/ada487516.
Texte intégralGoldsmith, Andrea J., Stephen Boyd, H. V. Poor et Yonina Eldar. Complex Network Information Exchange in Random Wireless Environments. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juin 2012. http://dx.doi.org/10.21236/ada576751.
Texte intégralShi, Cindy. Development of Novel Random Network Theory-Based Approaches to Identify Network Interactions among Nitrifying Bacteria. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), juillet 2015. http://dx.doi.org/10.2172/1194724.
Texte intégralJain, Anjani, et John W. Mamer. Approximations for the Random Minimal Spanning Tree with Application to Network Provisioning. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, novembre 1986. http://dx.doi.org/10.21236/ada204656.
Texte intégral