Caracterização da complexidade de redes complexas: um novo método de identificação de motifs - Domingues, Guilherme Schimidt (2025)
Modelos usados na Ciência, como as Redes Complexas, têm graus de precisão e detalhamento variáveis, resultando em níveis de complexidade diferentes. Uma possível forma de mensurar a complexidade de redes é através da frequência de ocorrência e da complexidade individual dos motifs presentes nelas, porém o entendimento de como as partes de uma rede influenciam sua complexidade emergente permanece um problema em aberto. Neste trabalho, usamos um novo método, estatístico e não supervisionado, desenvolvido para identificação de uma forma mais abrangente de motif, empregando uma medida de semelhança recentemente proposta, para definir os motifs de diferentes variações de um modelo neuronal teórico de redes morfológicas e assim estimar a complexidade destas redes. As complexidades dos motifs são calculadas e comparadas com as complexidades resultantes das redes para investigar como as partes influenciam o todo e quais variações tem o maior impacto. Dentre os resultados obtidos, temos a identificação de 9 classes de motifs nas redes obtidas e uma análise das distribuições dos mesmos, o que permitiu verificar que o maior impacto na complexidade das redes se relaciona ao aumento do grau dos vértices.