{"id":36700,"date":"2020-04-26T13:05:30","date_gmt":"2020-04-26T11:05:30","guid":{"rendered":"\/gruppo4\/?page_id=36700"},"modified":"2022-04-21T13:24:56","modified_gmt":"2022-04-21T11:24:56","slug":"lincoln","status":"publish","type":"page","link":"\/gruppo4\/lincoln\/","title":{"rendered":"Lincoln"},"content":{"rendered":"\n

Lincoln<\/span><\/h2>\n

Learning Complex Networks<\/b><\/em><\/span><\/b><\/p>\n\n\n\n

Coordinatore locale: \u00a0 <\/strong><\/span><\/p>\n

+ Armando Bazzani<\/strong><\/span>

E-Mail: armando.bazzani@bo.infn.it<\/a>
Tel: +39-051-2091198
Sede: Irnerio
Ufficio: 159<\/div>\n
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National web site<\/span><\/a><\/span><\/p>\n\n\n\n

L’iniziativa LINCOLN considera un approccio di Meccanica Statistica ai sistemi complessi con applicazioni ai sistemi biologici e sociali. In particolare, lo scopo del progettop \u00e8 di sviluppare tecniche per comprendere e controllare le propriet\u00e0 di reti complesse e i processi dinamici su di esse. Ad esempio, si possono creare reti sociali e tecnologiche pi\u00f9 robuste e resiliente e applicare moderne tecniche statistiche alla progettazione e al controllo di reti neurali naturali e artificiali. La collaborazione coinvolge 6 sezioni INFN con competenze complementari di Fisica Teorica e Sistemi Dinamici.<\/span><\/p>\n

\"Immagine<\/span><\/p>\n

Il gruppo di Bologna \u00e8 focalizzato sulle propriet\u00e0 statistiche e dinamiche di reti neurali artificiali e reali, la correlazione tra interazioni sociali e diffusione dell’informazione, e la resilienza e controllabilit\u00e0 delle reti neurali e i sistemi ecologici. Le metodologie applicate si basano sui risultati della teoria dei Sistemi Dinamici, Processi Stocastici e Teoria dei Network Complessi (es. random walk non lineari su grafo e sistemi dinamici accoppiati attraverso una struttura a network). Le principali applicazioni riguardano la mobilit\u00e0 umana, i modelli di trasporto, e i network biochimici e neurali.<\/span><\/p>\n

\"Immagine<\/p>\n\n\n\n

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Membri del gruppo
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