Le phénomène de propagation dans les réseaux complexes

Traditionnellement, le terme «phénomène de propagation» est utilisé pour décrire la diffusion des informations, la diffusion des messages, la dissémination des rumeurs, la diffusion des maladies et les fluctuations économiques. Les caractéristiques des mécanismes de propagation dépendent fortement de la topologie du réseau et du comportement individuel et collectif.

Comprendre la propagation est important pour la conception, l'implémentation, la maintenance et le développement de réseaux complexes. Une équipe de scientifiques a étudié dans quelle mesure les principes de conception pour les réseaux peuvent découler de l'étude du phénomène de propagation des erreurs. Dans le cadre du projet EPP (To what extent can design principles for complex networks be derived from the study of error propagation in smart and bio-inspired network structures?), ils ont étudié des petites structures de réseau, aléatoires. Un large éventail de propriétés de diffusion telles que la vitesse et la durée ont été analysées.

À cette fin, un nouvel algorithme basé sur la diffusion a été développé et s'applique à de nombreux scénarios. L'algorithme est basé sur le modèle en cascade et le modèle de seuil linéaire largement utilisés. D'importantes simulations sur les réseaux artificiels et réels ont démontré la solidité de l'algorithme.

Les contributions sur les questions critiques impliquées dans la propagation des erreurs, leur diffusion et leur combat ont été demandées par la communauté scientifique travaillant sur le sujet. Celles-ci ont été publiées dans un numéro spécial du New Generation Computing et dans le livre intitulé «Propagation phenomena in real-world networks».

Via l'introduction de nouvelles perspectives sur les processus de propagation dans les réseaux complexes, le projet EPP a donné un point de départ important pour les recherches futures. Cela devrait encourager la recherche sur la diffusion épidémique et sociale, l'échec et les cascades d'information ainsi que l'apprentissage basé sur des agents.