Uma Visão da Ciência das Redes sobre o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Informação Quântica (INCT-IQ)

Abstract

A ciência das redes é um campo multidisciplinar que oferece um arcabouço amplo para se estudar propriedades estatísticas de uma variedade de fenômenos. No cerne do seu sucesso, está o fato de que os sistemas, por mais complexos que sejam seus constituintes ou interações, podem ser representados por um simples grafo, um conjunto de nós conectados por arestas. Nesta abordagem, processos de natureza muito diferentes, como a internet, colaborações científicas, ou redes de proteínas, se tornam semelhantes do ponto de vista da rede, o que nos permite não somente entender de maneira unificada as redes naturais mas também otimizar e projetar redes artificiais mais eficientes. Dentro deste contexto, este artigo tem dois objetivos. Primeiramente, apresentar os principais conceitos da ciência das redes, tais como grafos, propriedade de mundo pequeno, distribuição de conectividade entre outros, assim como alguns dos principais modelos de redes já propostos. O segundo objetivo é aplicar este ferramental para analisar uma rede real, mais precisamente a rede de pesquisadores do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Informação Quântica. Nossos resultados mostram que do ponto de vista estatístico a rede estudada é bem descrita por uma lei de potência truncada, com um alto grau de interconectividade entre os participantes. Um aglomerado, formado por 8 comunidades menores, contém 85% dos cientistas da rede. O número médio de colaborações da rede é próximo de 5 e a média de artigos publicados está acima de 13 durante o período de duração do projeto. A rede possui um alto grau de agregação, com valor de C = 0.4, mostrando que os colaboradores de um dado cientista também tendem a colaborar entre si. Palavras-chave: Redes Complexas, Ciência das Redes, Informação Quântica.Network science is a multidisciplinary field that offers a broad framework for studying statistical properties of a variety of phenomena. At the core of its success is the fact that systems, in spite of the complexity of their constituents or interactions, can be represented as a simple graph, a set of nodes connected by edges. In this approach, processes of a very different nature, such as the internet, scientific collaborations, or protein networks, become similar from a network point of view, which allows not only to understand natural networks in a unified way, but also to optimize and design more efficient artificial networks. Within this context, this article has two objectives. First, present the main concepts of network science, such as graphs, the small-world property, connectivity distribution, among others, as well as some of the main network models proposed in the literature. The second objective is to apply network science to analyze a real network, more precisely the network of researchers from the National Institute of Science and Technology of Quantum Information. Our results show that from a statistical point of view the studied network is well described by a truncated power law, with a high degree of interconnectivity among the participants. A...

Impacto da utilização de tecnicas de lifting explorando diferença entre ferramentas interpretada e compilada na velocidade computacional da codificação wavelet de imagens estaticas

“…Codificadores de vídeo tais como codificadores Rududu (que utiliza Libdwic Directional Wavelet Image Compression), codificador Dirac, Pixlet (codec intraframe para Apple), padrão ECW (Enhanced Compression Wavelet), MrSID (Multiresolution Seamless Image Database) e formato de vídeo Bink foram também desenvolvidos utilizando esta transformada. Imagens codificadas com wavelet também apresentam vantagens ao serem reconstruídas no caso de perdas de pacotes na rede [21] [22].…”