Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть MDS20 – Growing Graphs and Topological Robustness to Node Order Perturbation

  • SIAM Conferences
  • 2020-05-11
  • 433
MDS20 – Growing Graphs and Topological Robustness to Node Order Perturbation
Mathapplied mathematicsapplied and computational geometrysimulation and modelingdata science
  • ok logo

Скачать MDS20 – Growing Graphs and Topological Robustness to Node Order Perturbation бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно MDS20 – Growing Graphs and Topological Robustness to Node Order Perturbation или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку MDS20 – Growing Graphs and Topological Robustness to Node Order Perturbation бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео MDS20 – Growing Graphs and Topological Robustness to Node Order Perturbation

Many complex systems, from transit maps to the human connectome, form over time according to particular restrictions and motivations. Additionally, in many such growing systems the evolving network organization affects the health, effectiveness, or adaptability of the system. But what might happen if we perturb the order of growth? In this presentation we specifically investigate the ability of growing network topology to withstand perturbations to the order of node birth. Through the lens of persistent homology, we find that we can generate model networks ranging from topologically sensitive to topologically robust, and that furthermore we can elucidate node pairs with similar roles in the persistent homology. We lastly discuss future directions including applications in the maturing C. elegans neuronal network.

Ann Sizemore, University of Pennsylvania, U.S., [email protected]

SIAM Conference on Mathematics of Data Science (MDS20)
MS12 Topological Data Analysis and Data-Driven Modeling in Complex Systems, Part II of II, Session 2

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]