Zobrazeno 1 - 10
of 34
pro vyhledávání: '"Saramäki, J. P."'
All genes interact with other genes, and their additive effects and epistatic interactions affect an organism's phenotype and fitness. Recent theoretical and empirical work has advanced our understanding of the role of multi-locus interactions in spe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.13790
Brain connectivity with functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) is a popular approach for detecting differences between healthy and clinical populations. Before creating a functional brain network, the fMRI time series must undergo several prepr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1911.12124
Publikováno v:
Applied Network Science 3.1 (2018): 8
The structure of egocentric networks reflects the way people balance their need for strong, emotionally intense relationships and a diversity of weaker ties. Egocentric network structure can be quantified with 'social signatures', which describe how
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1806.02641
Publikováno v:
Phys. Rev. E 83, 025102(R) (2011)
Communication networks show the small-world property of short paths, but the spreading dynamics in them turns out slow. We follow the time evolution of information propagation through communication networks by using the SI model with empirical data o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1006.2125
Publikováno v:
Physical Review E 79, 016109 (2009)
We search for conditions under which a characteristic time scale for ordering dynamics towards either of two absorbing states in a finite complex network of interactions does not exist. With this aim, we study random networks and networks with mesosc
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/0808.3318
Social networks are organized into communities with dense internal connections, giving rise to high values of the clustering coefficient. In addition, these networks have been observed to be assortative, i.e. highly connected vertices tend to connect
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/physics/0601114
Publikováno v:
Phys. Rev. E 71, 065103 (2005)
The local structure of unweighted networks can be characterized by the number of times a subgraph appears in the network. The clustering coefficient, reflecting the local configuration of triangles, can be seen as a special case of this approach. In
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/cond-mat/0408629
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.