複雑ネットワーク特論

Advanced Complex Network Theory

994G53A

46MAAPM502

池口　徹

Dr. Tohru Ikeguchi, Professor　

2024年度前期

1st Semester　

金曜2限

2nd Period on Friday　

工学研究科　情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering

2.0単位

講義

Lecture

-

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

ビッグデータの中心課題となっている複雑ネットワーク理論についての講義である。　なお，時間に応じてテンポラルネットワークについても触れる予定である．

In this course, complex network theory and its related topics are discussed. In addition, we also discuss recent topics related to these issues. Issues on temporal networks may be discussed.

自然界に存在する種々の複雑現象を知るための重要な概念である複雑ネットワーク理論について、その基本的な知識を得ることが目的である。

This course consists of mathematical-based lectures on the usefulness and importance of complex network theory, which is an important concept for understanding various complex phenomena existing in the real world.

複雑ネットワーク理論の最新状況について理解し，複雑ネットワークとは何か、主要な概念、複雑ネットワーク理論において用いられる種々の統計量などが説明できること。また、みずからの力で複雑ネットワークに関する種々の統計量を算出するためのコードを書き、それを用いて統計量を計算することができるようになる。

The outcomes of this course should be:
(1) what are complex networks and their features,
(2) what are the definition and characteristics of complex networks,
(3) how to calculate several statistics that characterize complex networks in the real world.

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

出席して、聴講し、質問し、議論すること。

-

-

情報工学科で開講されている「モデリング理論」，「生体情報工学」を履修していることが望ましい．

It is desirable to take "modeling theory" and "biological information engineering" that are offered at Department of Information and Computer Technology.

中間レポート（30％），期末テスト（70%）とする．が．議論への参加の積極性を加味して評価する。

Assessed based on internal reports (30%) and end-of-term examination(70%).
To be assessed taking into account the level of participation in discussion.

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

(1) 池口徹，山田泰司，小室元政: 非線形時系列解析の基礎と応用，　産業図書，2000
(2) 堀尾喜彦、安達雅春、池口徹: カオスニューロ計算、近代科学社、2012　


(1) Tohru Ikeguchi, Taiji Yamada, Motomasa Komuro, " Basics and Applications of Nonlinear Time Series Analysis," ed. Kazuyuki Aihara, Sangyo-Tosho, 2000.

(2) Yoshihiko Horio, Masaharu Adachi, Tohru Ikeguchi, "Chaos-Neuro Computing," Kindai Kagakusho, 2012.

1 　イントロダクション
　　講義の進め方と内容について説明する。
　　講義の進め方と評価方法について説明する。
1. Introduction
Course introduction

2. ネットワーク理論の生い立ち・歴史
2.Birth and history of complex network theory

3. グラフ理論
3. The graph theory

4． ランダムネットワーク
4. Random networks

5. スモールワールドネットワーク
5. Small world networks

6. ワッツ・ストロガッツ モデル
The Wattz-Strogatz model

6. スケールフリーネットワーク
6. Scale free Networks

7. バラバシ・アルバートモデル
7. The Barabasi-Albert model

8. 時間発展するネットワーク
8. Temporal Networks

9. ネットワークを定量化する統計量(1)
9． Statistics for analyzing networks (1)

10. ネットワークを定量化する統計量(2)
10． Statistics for analyzing networks (2)

11. ネットワークの頑健性
11. Robustness of networks

12. コミュニテイ構造
12. Community structures

13. ネットワーク上の情報伝播
13. Information diffusion on networks

14. 複雑ネットワーク理論の最新話題
14. Recent topics on the complex network theory

15. まとめおよび最終到達度評価
15. Final remarks and evaluations

-

-

-

N

N