Moodle FEL ČVUT
Dynamics and Control of Networks
B241 - Zimní 2024/2025
Toto je tzv. shluknutý kurz. Skládá se z několika samostatných předmětů, které sdílejí výukové materiály, úkoly, testy apod. Níže si můžete zobrazit informace o jednotlivých předmětech tvořících tento shluk.
Dynamics and Control of Networks - BE3M35DRS
Hlavní kurz
| Kredity | 6 |
| Semestry | zimní |
| Zakončení | zápočet a zkouška |
| Jazyk výuky | angličtina |
| Rozsah výuky | 2P+2C |
Anotace
Tento kurz reaguje na stále se zvyšující požadavky na pochopení současných sítí – rozsáhlých komplexních systémů složených z mnoha komponent a subsystémů propojených do jediné distribuované entity. Zde budeme zvažovat základní podobnosti mezi různými oblastmi, jako je např. předpovídání šíření globálních pandemií, dynamiky veřejného mínění a manipulace s komunitami prostřednictvím sociálních médií, kontroly vytváření bezpilotních vozidel, výroby a distribuce energie v energetických sítích atd. Pochopení takových přesvědčivých problémů daleko přesahuje hranice jakéhokoli fyzického, technologického nebo vědecká doména. Proto budeme analyzovat jevy napříč různými doménami, včetně společenských, ekonomických a biologických sítí. U takto propojených síťových systémů závisí výsledné chování nejen na vlastnostech jejich jednotlivých komponent a detailech jejich fyzických či logických interakcí, ale také na přesném způsobu propojení těchto komponent – detailní topologii propojení. Z tohoto důvodu první část kurzu představuje základní teoretické a abstraktní koncepty analýzy výpočetní sítě; zejména teorie algebraických grafů, síťové míry a metriky a základní síťové algoritmy. Druhá část předmětu následně nahlíží na sítě jako na dynamické systémy, studuje jejich vlastnosti a způsoby jejich řízení, a to především pomocí metod teorie automatického řízení.
Cíle studia
Get familiar with the computational frameworks for analysis and synthesis of large-scale complex interconnected networked systems.
Osnovy přednášek
1. Základní síťové pojmy a příklady technologických, informačních, sociálních a biologických sítí.
2. Algebraická a spektrální teorie grafů: matice sousednosti, Laplaciovská matice grafů, matice incidence, cesty a smyčky, dosažitelnost, vlastní čísla a vlastní vektory matice grafů; Frobeniova forma: redukovatelné a neredukovatelné složky.
3. Síťové míry a metriky: centrality, PageRank, podobnosti, shluky a komunity.
4. Algoritmy pro analýzu rozsáhlých sítí: prohledávání do šířky, Dijkstra, prohledávání do hloubky, Ford-Fulkerson, dělení grafů a algoritmy detekce komunity.
5. Specifické typy grafů a sítí: náhodné modely grafů, sítě malého světa, regulární grafy, sítě bez měřítka. Sociální a biologické sítě, lídři, komplexnost; odolnost sítí.
7. Dynamika sítě, procesy na sítích; epidemie a populační dynamika.
8. Konsensus (dohoda) v sítích, synchronizace, princip vnitřního modelu.
9. Řízení formace: ovladatelnost a pozorovatelnost v grafu, kooperativní stabilita formace.
10. Distribuované řízení multiagentních systémů: stabilita, výkon, řízení založené na pasivitě.
11. Jevy škálování v distribuovaných systémech, stabilita struny, stabilita sítě.
12. Distribuovaný odhad (například v bezdrátových senzorových sítích).
2. Algebraická a spektrální teorie grafů: matice sousednosti, Laplaciovská matice grafů, matice incidence, cesty a smyčky, dosažitelnost, vlastní čísla a vlastní vektory matice grafů; Frobeniova forma: redukovatelné a neredukovatelné složky.
3. Síťové míry a metriky: centrality, PageRank, podobnosti, shluky a komunity.
4. Algoritmy pro analýzu rozsáhlých sítí: prohledávání do šířky, Dijkstra, prohledávání do hloubky, Ford-Fulkerson, dělení grafů a algoritmy detekce komunity.
5. Specifické typy grafů a sítí: náhodné modely grafů, sítě malého světa, regulární grafy, sítě bez měřítka. Sociální a biologické sítě, lídři, komplexnost; odolnost sítí.
7. Dynamika sítě, procesy na sítích; epidemie a populační dynamika.
8. Konsensus (dohoda) v sítích, synchronizace, princip vnitřního modelu.
9. Řízení formace: ovladatelnost a pozorovatelnost v grafu, kooperativní stabilita formace.
10. Distribuované řízení multiagentních systémů: stabilita, výkon, řízení založené na pasivitě.
11. Jevy škálování v distribuovaných systémech, stabilita struny, stabilita sítě.
12. Distribuovaný odhad (například v bezdrátových senzorových sítích).
Osnovy cvičení
The exercises will be dedicated to solving some computational problems together with the instructor and other students.
Literatura
Knihy, na nichž je předmět postaven. Studenti budou s touto literaturou během studia pracovat:
1. Mark Newman. Networks: An introduction. Oxford University Press, 2010, ISBN: 9780199206650. [Odkaz na stránky nakladatele].
2. Albert-László Barabási. Network Science, Cambridge University Press; 1st edition (2016), ISBN : 978-1107076266.
1. Mark Newman. Networks: An introduction. Oxford University Press, 2010, ISBN: 9780199206650. [Odkaz na stránky nakladatele].
2. Albert-László Barabási. Network Science, Cambridge University Press; 1st edition (2016), ISBN : 978-1107076266.
Požadavky
Tento kurz částečně staví na základech stanovených v následujících kurzech:
B(E)3M35LSY - Lineární systémy
B(E)3M35ORR - Optimální a robustní ovládání
Tyto předpoklady jsou doporučené, nejsou však striktně vyžadovány. Všechny potřebné znalosti jsou uvedeny v poznámkách k přednášce.
B(E)3M35LSY - Lineární systémy
B(E)3M35ORR - Optimální a robustní ovládání
Tyto předpoklady jsou doporučené, nejsou však striktně vyžadovány. Všechny potřebné znalosti jsou uvedeny v poznámkách k přednášce.
Dynamika a řízení sítí - B3M35DRS
| Kredity | 6 |
| Semestry | zimní |
| Zakončení | zápočet a zkouška |
| Jazyk výuky | čeština |
| Rozsah výuky | 2P+2C |
Anotace
Tento kurz reaguje na stále se zvyšující požadavky na pochopení současných sítí – rozsáhlých komplexních systémů složených z mnoha komponent a subsystémů propojených do jediné distribuované entity. Zde budeme zvažovat základní podobnosti mezi různými oblastmi, jako je např. předpovídání šíření globálních pandemií, dynamiky veřejného mínění a manipulace s komunitami prostřednictvím sociálních médií, kontroly vytváření bezpilotních vozidel, výroby a distribuce energie v energetických sítích atd. Pochopení takových přesvědčivých problémů daleko přesahuje hranice jakéhokoli fyzického, technologického nebo vědecká doména. Proto budeme analyzovat jevy napříč různými doménami, včetně společenských, ekonomických a biologických sítí. U takto propojených síťových systémů závisí výsledné chování nejen na vlastnostech jejich jednotlivých komponent a detailech jejich fyzických či logických interakcí, ale také na přesném způsobu propojení těchto komponent – detailní topologii propojení. Z tohoto důvodu první část kurzu představuje základní teoretické a abstraktní koncepty analýzy výpočetní sítě; zejména teorie algebraických grafů, síťové míry a metriky a základní síťové algoritmy. Druhá část předmětu následně nahlíží na sítě jako na dynamické systémy, studuje jejich vlastnosti a způsoby jejich řízení, a to především pomocí metod teorie automatického řízení.
Cíle studia
Seznamte se s teoretickým a výpočetním rámcem pro analýzu a syntézu rozsáhlých komplexních vzájemně propojených síťových systémů.
Osnovy přednášek
1. Základní síťové pojmy a příklady technologických, informačních, sociálních a biologických sítí.
2. Algebraická a spektrální teorie grafů: matice sousednosti, Laplaciovská matice grafů, matice incidence, cesty a smyčky, dosažitelnost, vlastní čísla a vlastní vektory matice grafů; Frobeniova forma: redukovatelné a neredukovatelné složky.
3. Síťové míry a metriky: centrality, PageRank, podobnosti, shluky a komunity.
4. Algoritmy pro analýzu rozsáhlých sítí: prohledávání do šířky, Dijkstra, prohledávání do hloubky, Ford-Fulkerson, dělení grafů a algoritmy detekce komunity.
5. Specifické typy grafů a sítí: náhodné modely grafů, sítě malého světa, regulární grafy, sítě bez měřítka. Sociální a biologické sítě, lídři, komplexnost; odolnost sítí.
7. Dynamika sítě, procesy na sítích; epidemie a populační dynamika.
8. Konsensus (dohoda) v sítích, synchronizace, princip vnitřního modelu.
9. Řízení formace: ovladatelnost a pozorovatelnost v grafu, kooperativní stabilita formace.
10. Distribuované řízení multiagentních systémů: stabilita, výkon, řízení založené na pasivitě.
11. Jevy škálování v distribuovaných systémech, stabilita struny, stabilita sítě.
12. Distribuovaný odhad (například v bezdrátových senzorových sítích).
2. Algebraická a spektrální teorie grafů: matice sousednosti, Laplaciovská matice grafů, matice incidence, cesty a smyčky, dosažitelnost, vlastní čísla a vlastní vektory matice grafů; Frobeniova forma: redukovatelné a neredukovatelné složky.
3. Síťové míry a metriky: centrality, PageRank, podobnosti, shluky a komunity.
4. Algoritmy pro analýzu rozsáhlých sítí: prohledávání do šířky, Dijkstra, prohledávání do hloubky, Ford-Fulkerson, dělení grafů a algoritmy detekce komunity.
5. Specifické typy grafů a sítí: náhodné modely grafů, sítě malého světa, regulární grafy, sítě bez měřítka. Sociální a biologické sítě, lídři, komplexnost; odolnost sítí.
7. Dynamika sítě, procesy na sítích; epidemie a populační dynamika.
8. Konsensus (dohoda) v sítích, synchronizace, princip vnitřního modelu.
9. Řízení formace: ovladatelnost a pozorovatelnost v grafu, kooperativní stabilita formace.
10. Distribuované řízení multiagentních systémů: stabilita, výkon, řízení založené na pasivitě.
11. Jevy škálování v distribuovaných systémech, stabilita struny, stabilita sítě.
12. Distribuovaný odhad (například v bezdrátových senzorových sítích).
Osnovy cvičení
Cvičení budou realizována jako výpočetní, kdy studenti budou samostatně pracovat na zadaných větších projektech s možností konzultací s přítomným vyučujícím.
Literatura
Knihy, na nichž je předmět postaven. Studenti budou s touto literaturou během studia pracovat:
1. Mark Newman. Networks: An introduction. Oxford University Press, 2010, ISBN: 9780199206650. [Odkaz na stránky nakladatele].
2. Albert-László Barabási. Network Science, Cambridge University Press; 1st edition (2016), ISBN : 978-1107076266.
1. Mark Newman. Networks: An introduction. Oxford University Press, 2010, ISBN: 9780199206650. [Odkaz na stránky nakladatele].
2. Albert-László Barabási. Network Science, Cambridge University Press; 1st edition (2016), ISBN : 978-1107076266.
Požadavky
Tento kurz částečně staví na základech stanovených v následujících kurzech:
B(E)3M35LSY - Lineární systémy
B(E)3M35ORR - Optimální a robustní ovládání
Tyto předpoklady jsou doporučené, nejsou však striktně vyžadovány. Všechny potřebné znalosti jsou uvedeny v poznámkách k přednášce.
B(E)3M35LSY - Lineární systémy
B(E)3M35ORR - Optimální a robustní ovládání
Tyto předpoklady jsou doporučené, nejsou však striktně vyžadovány. Všechny potřebné znalosti jsou uvedeny v poznámkách k přednášce.