Este artículo fue publicado por primera vez el Site del Dr. Craig Wrighty lo republicamos con permiso del autor. Lea la Parte 1, la Parte 2 y la Parte 4.
Cimini, G., Squartini, T., Saracco, F., Garlaschelli, D., Gabrielli, A. y Caldarelli, G. (2019). La física estadística de las redes del mundo genuine. Revisiones de la naturaleza Física, 1(1), artículo 1. https://doi.org/10.1038/s42254-018-0002-6
La investigación presentada por Cimini et al. documenta la física estadística y el análisis algorítmico del modelado y análisis de redes tal como se ha desarrollado, en las últimas dos décadas, en asociación con redes complejas y fenómenos relacionados. El enfoque principal del documento está asociado con una combinación de teoría de la información y física estadística. Estos métodos se pueden aplicar para analizar redes complejas del mundo serious, incluidos los sistemas basados en cadenas de bloques. La contribución más débil que presentan los autores es el enfoque que permite crear modelos nulos de redes complejas y, por lo tanto, la capacidad de analizar y estudiar redes a través de la experimentación. Dichos modelos nulos pueden ayudar a analizar las redes existentes y proporcionar marcos que ayuden a explicar los sistemas de crimson complejos.
Los enfoques basados en la mecánica estadística se han presentado de manera que se extienden al análisis de redes multicapa y pueden modelar sistemas complejos. Lo más crítico es que las estructuras y los algoritmos pueden extenderse al análisis continuo de datos y estructuras dinámicas de alta dimensión. Dichos modelos son importantes cuando se trata de analizar un conjunto de nodos que cambia dinámicamente en una pink de cadena de bloques. Al definir un sistema con nodos que pueden unirse y salir, y modelar dicho sistema a través de un entorno dinámico y cambiante, los autores presentan una metodología para analizar sistemas donde los miembros aparecen y se van dinámicamente.
Liu, X., Li, D., Ma, M., Szymanski, BK, Stanley, HE y Gao, J. (2022). Resiliencia de la purple. Informes de física, 9711–108. https://doi.org/10.1016/j.physrep.2022.04.002
Los autores han explorado y desarrollado el concepto de resiliencia relacionado con las redes informáticas. Si bien el sistema también se puede aplicar a otros sistemas basados en redes, el enfoque del proyecto de investigación precise se alinea con la medición del efecto que tienen los nodos en una red de cadena de bloques y, como tal, es más relevante cuando se aplica a redes informáticas. Los investigadores se han centrado en analizar las funciones de resiliencia y exploraron el uso de sistemas de alerta para señalar fallas potenciales en los componentes conectados. Tal enfoque puede conducir al desarrollo de sistemas de alerta temprana que pueden aplicarse en redes distribuidas y proporcionar un medio para detectar ataques o aumentar la estabilidad y solidez de los sistemas conectados a través de dichos sistemas.
Los autores también brindan definiciones detalladas de términos en ciencia de redes que a menudo se usan de manera ambigua. Al documentar la solidez y la resiliencia y describirlas en un proceso matemáticamente riguroso, los autores han creado una terminología y medios para medir la resiliencia en múltiples sistemas. El documento proporciona una serie de definiciones y enfoques que ayudarán a describir los tipos de conectividad entre los sistemas basados en blockchain. A través de este enfoque, el uso de lenguaje y terminología estandarizados simplificará muchas de las complicaciones existentes que existen al describir las redes y la terminología traicionera asociada (Walch, 2017).
Shi, Y. (2022). Avances en Large Knowledge Analytics: Teoría, Algoritmos y Prácticas. Naturaleza Springer.
Este libro resume y captura muchos avances nuevos en el análisis de huge information. Si bien comienza resumiendo los desarrollos de major info dentro de China y otras áreas de la comunidad académica, el libro se expande rápidamente hacia un análisis algorítmico más complejo y el desarrollo de nuevos motores de clasificación. La sección sobre clasificación y optimización detalla metodologías integrales que involucran corrección de errores y programación lineal. El enfoque principal está en los métodos basados en reglas, pero incorpora máquinas de vectores de soporte y se extiende a metodologías y algoritmos de descomposición más nuevos. La sección de análisis de sentimiento basado en palabras y análisis de enlaces es interesante, pero carece de relevancia para la investigación true. Sin embargo, la sección sobre análisis del aprendizaje y el concepto de aprendizaje cognitivo podría ampliarse para proporcionar métodos automatizados para clasificar tipos de sistemas, incluido el análisis de nodos en el conjunto de datos propuesto en el presente estudio.
La sección del trabajo que es de mayor interés y relevancia se refiere al análisis funcional y la selección de características. La sección analiza la selección basada en la distancia, incluidas las metodologías de dos fases impulsadas por el dominio. Tales metodologías podrían extender la automatización de los nodos de análisis en una red de cadena de bloques. El proceso de regularización desarrollado en el capítulo brinda oportunidades para desarrollar esquemas de clasificación para demostrar la selección de nodos y el impacto relevante que tienen en una pink como una cadena de bloques. A través de esto, sería posible establecer procesos discriminatorios que aíslen el efecto relativo de un nodo en la red.
Otras referencias
Javarone, MA y Wright, CS (2018). De Bitcoin a Bitcoin Cash: un análisis de pink. Actas del 1er Taller sobre Criptomonedas y Blockchains para Sistemas Distribuidos77–81. https://doi.org/10.1145/3211933.3211947
Sampaio Filho, CIN, Moreira, AA, Andrade, RFS, Herrmann, HJ, & Andrade, JS (2015). Mandala Networks: gráficos muy escasos y de mundo ultrapequeño. Informes científicos, 5(1), 9082. https://doi.org/10.1038/srep09082
Este artículo fue ligeramente editado con fines de claridad.
Ver: Discurso principal del Dr. Craig Wright: Seguridad en la nube, superposiciones y cadena de bloques
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