{"id":605,"date":"2021-02-15T13:17:22","date_gmt":"2021-02-15T12:17:22","guid":{"rendered":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/?page_id=605"},"modified":"2024-05-07T12:05:44","modified_gmt":"2024-05-07T10:05:44","slug":"proposte-di-tirocinio-tesi","status":"publish","type":"page","link":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/index.php\/it\/proposte-di-tirocinio-tesi\/","title":{"rendered":"PROPOSTE DI TESI"},"content":{"rendered":"<p><a href=\"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/PROPOSTE-DI-TESI-2024.pdf\">PROPOSTE DI TESI-2024<\/a><\/p>\n<ul>\n<li>Analisi strutturale di reti complesse reali (complex networks) utilizzando la teoria dei grafi ad intersezione (intersection graph theory).<\/li>\n<li>Determinare l\u2019importanza dei nodi di reti complesse (complex networks) tramite la metodologia dei camminatori casuali (random walks). I random walks saranno analizzati con simulazione numeriche estensive.<\/li>\n<li>Studio della diffusione epidemica tramite modelli compartimentali (tipo SI, SIR, SIS, SEIRS) simulati numericamente su reti complesse reali. L\u2019analisi ha come obiettivo capire come la struttura delle reti reali influenza la dinamica di diffusione.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li>Confronto di\u00a0\u00a0diverse soluzioni implementative di\u00a0 modelli epidemici su grafi in Python.\u00a0 Esistono diverse\u00a0 librerie e tools che consentono di implementare agevolmente un modello epidemico su grafo, come\u00a0 Graph-tool https:\/\/graph-tool.skewed.de\/\u00a0 e NDlib\u00a0 https:\/\/ndlib.readthedocs.io\/,\u00a0 disponibili come moduli di Python.\u00a0 In questo progetto si vogliono confrontare le principali soluzioni dal punto di vista della flessibilit\u00e0 e delle prestazioni, anche utilizzando strumenti di High Performance Computing (HPC).<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>PROPOSTE DI TESI-2024 Analisi strutturale di reti complesse reali (complex networks) utilizzando la teoria dei grafi ad intersezione (intersection graph theory). Determinare l\u2019importanza dei nodi di reti complesse (complex networks) tramite la metodologia dei camminatori casuali (random walks). I random walks saranno analizzati con simulazione numeriche estensive. Studio della diffusione epidemica tramite modelli compartimentali (tipo [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":[],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/605"}],"collection":[{"href":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=605"}],"version-history":[{"count":25,"href":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/605\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1378,"href":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/605\/revisions\/1378"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=605"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}