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FOR 2975:  Algorithmen, Dynamik und Informationsfluss in Netzwerken

Fachliche Zuordnung Informatik, System- und Elektrotechnik
Förderung Förderung seit 2020
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 411362735
 
Der Schwerpunkt der Gruppe bleibt die Analyse dynamischer Prozesse auf komplexen Netzwerken, ihrer Anwendungen, Gleichgewichte und unbeabsichtigten, möglicherweise verheerenden Konsequenzen, mit Hilfe analytischer Werkzeuge aus der theoretischen Informatik. Eine Herausforderung der Informatik im 21. Jahrhundert sind komplexe Interaktionen, die - anstatt von zentraler Hand geplant - aus natürlichen, ökonomischen oder sozialen Kräften resultieren. Dringend benötigt werden Werkzeuge für die Modellierung solcher Interaktionen, der daraus entstehenden Prozesse und deren Gleichgewichte, sowie algorithmische Ansätze zur Simulation. Das übergreifende Ziel der Gruppe ist die Entwicklung dieser Werkzeuge. In der zweiten Förderphase stellt sich die Gruppe einer Reihe aktueller Herausforderungen. Dabei wird weiterhin eine Mischung aus Modellierung von Netzwerkprozessen, Entwurf und Analyse von Protokollen, sowie Simulation und Experimenten verfolgt. Ein zentraler Aspekt der zweiten Phase ist die zeitliche Evolution von Netzwerken. Statische Modelle von Zufallsgraphen bilden seit fast drei Jahrzehnten einen Standardansatz der Netzwerkanalyse. Diese Modelle haben klare Beschränkungen bei der Abbildung von z.B. Kontaktnetzwerken, die eine Zeitachse benötigen. Es ist unklar, ob eine zentrale Hypothese der Netzwerkanalyse - dass Netzwerke aus verschiedenen Anwendungen die gleichen grundlegenden Eigenschaften aufweisen - auch für temporale Netzwerke gilt. Ein weiterer neuer Aspekt ist Metastabilität, also attraktive Zustände, die kein Gleichgewicht darstellen, aber eine Dynamik extrem lange aufhalten. Ein dritter neuer Aspekt ist die Rolle struktureller Netzwerkeigenschaften und das Zusammenspiel mit feingranularer Komplexität. Die grundlegende Frage ist dabei, in wie weit Ideen aus der strukturellen Graphentheorie probabilistische Annahmen ersetzen können.
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