Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Boldorini Júnior, Claudio |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-25032022-074939/
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Resumo: |
Uma das razões da robustez das redes sem escala é sua alta tolerância a falhas aleatórias devido a baixa quantidade de vértices concentrando grande parte das arestas que a mantém conectada. Por outro lado, esse aspecto apresenta uma fraqueza a ser explorada: a remoção coordenada desses vértices. A formação dessas redes tem seu viés baseado na priorização de vértices com maior número de arestas para novas conexões, fazendo com que poucos deles concentrem a maior parte das arestas, gerando os concentradores - o termo encontrado amplamente na literatura para esse tipo de vértice é hub. Pode-se dizer então que dificilmente uma série de falhas aleatórias conseguiria atingir uma quantidade relevante desses vértices para induzir um colapso em redes com essa característica, porém um ataque direcionado aos concentradores pode causar dano considerável na mesma com poucas remoções. Para alcançarmos esse objetivo, apresentamos uma grandeza de simples compreensão e com baixo tempo de execução até mesmo para redes com um número elevado de vértices e arestas. Notou-se que após a aplicação dessa grandeza em grafos sintéticos e em algumas redes reais mapeadas que não há necessidade de excluir muitos vértices para que emerja uma escala cujo primeiro momento estatístico é relevante e, o que é mais importante, obter o segundo momento convergente. |
