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Inhalt archiviert am 2024-05-27
Coevolution and self-organization in dynamical networks

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Die Modellierung skalenfreier Netzwerke

Wissenschaftler in der Schweiz entwickelten Modelle auf der Grundlage von Prinzipien der skalenfreien Netzwerke, um dadurch unsere Internetkenntnisse zu verbessern.

Das Internet ist schneller und stärker gewachsen, als je vermutet wurde. Man unternahm bereits Versuche, seine Größe zu bestimmen, es zu kartieren und zu modellieren. Die Schwierigkeit besteht darin, dass das Internet ein komplexes Netzwerk ist, genauer ein skalenfreies Netzwerk, das sich täglich weiter ausdehnt. Die Sparte "Zukünftige und aufstrebende Technologien (FET - Future and Emerging Technologies)" des Information Society Technologies - (IST) Programms finanzierte das COSIN-Konsortium, um neue Modelle von skalenfreien Netzwerken zu entwickeln. Die Eidgenössische Technische Hochschule Lausanne (ETHL) arbeitete an verschiedenen Modellen und führte dabei Empfindlichkeitstests durch, um zu bestimmen, welches Modell am besten das reproduziert, was in der realen Welt beobachtet wird. Beim Internet ist ein Teil des Problems, dass es nicht genau beschrieben werden kann. Dies liegt daran, dass die zur Messung des Internets verwendeten Tools selbst unvollständig sind. Die ETHL nahm sich des Problems an und versah wichtige Netzwerkmechanismen mit Parametern wie technologischen, wirtschaftlichen und politischen Aspekten. Eines der an der ETHL entwickelten Modelle war darin besonders erfolgreich, dass es die Interaktionen zwischen den Knoten beschreibt. Wie bei allen im Rahmen von COSIN entwickelten Modellen reicht seine Relevanz weit über das Internet hinaus. Skalenfreie Netzwerke existieren auch im Bereich der Biologie, besonders bei den Proteininteraktionen, sowie in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. An der ETHL wird jedoch betont, dass es weiterer Forschung bedarf, um genau zu bestimmen, wie geeignet die neuen Modelle für solche Anwendungen sind. Zudem sollen auch die Probleme gelöst werden, die sich aus unvollständigen Kenntnissen der mikroskopischen Eigenschaften von skalenfreien Netzwerken ergeben.

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