نظریه گراف

در نظریه گراف تلاش عمدتا بر شناسایی و مطالعه ساختارهاییه که بتونیم اون‌ها رو به صورت تحلیلی دنبال کنیم. برای همین، گراف‌کارها (نظریه‌پردازان گراف!) معمولا به سراغ گراف‌های تصادفی، گراف‌های کامل و مسائلی مثل رنگ آمیزی و کاور کردن میرن. اما در علم شبکه، مردم بیشتر به دنبال مسائل کاربردی‌تر و مدل‌هایی هستند که بیشتر مسائل دنیای واقعی (فیزیکی، شیمیایی، زیستی، اجتماعی و اقتصادی) رو توجیه‌ کنند! برای همین لزوما از لحاظ ساختاری این شبکه‌ها، گراف‌هایی نه کاملا تصادفی و نه کامل، بلکه گراف‌هایی تنک با توزیع درجه‌‌های دم‌کلفت هستند!

علم شبکه

علم شبکه، امروز یک ساختار پدیدارشناسانه از دنیای بس‌ذره‌ای و پیچیده بیرونه! یک مقایسه زمانی با فیزیک، میشه گفت که علم شبکه در زمان ما، بسیار شبیه به ترمودینامیک زمان کارنو هست و نه ترمودینامیک در زمان بولتزمان، مکسول و فون‌نویمان! انتظار بر اینه که تلاش‌های جدی صورت بگیره تا ریاضیات لازم برای علم شبکه به قدری توسعه پیدا کنه که علم شبکه به بلوغی برسه که ترمودینامیک بعد از بولتزمن رسید.

چیزی که خوندید، در حقیقت مقدمه‌ای بود برای دعوت به مطالعه این نوشته:

Iñiguez, G., Battiston, F. & Karsai, M. Bridging the gap between graphs and networks. Commun Phys 3, 88 (2020). https://doi.org/10.1038/s42005-020-0359-6

مستقل از این‌که این نوشته دید خوبی می‌ده از تفاوت نگاه دو جامعه علمی متفاوت به یک مسئله و مسائل مختلف حوزه پژوهش در هر کدوم از اون جوامع، این نوشته دارای منابع گلچین شده‌ای هست که هر کسی که کارش مربوط به شبکه است خوبه که حتما اون‌ها رو بخونه!

برای همین اگر دانشجوی سیستم‌های پیچیده یا یکی از سه رشته فیزیک، ریاضی و علوم کامپیوتر هستید و علاقه‌مند به موضوع شبکه‌ها، این نوشته رو به شما توصیه می‌کنم تا بدونید که:

• علم شبکه، نظریه گراف نیست و بالعکس!
• تفاوت مسائل روز پژوهشی که ریاضیدون‌ها و شبکه‌کارها بهشون می‌پردازن چی هست.
• آینده این علوم چه شکلی ممکنه داشته باشه؟!
• اگر ریاضی خوندید و علاقه‌مند به شبکه هستید، مسیری که در پیش دارید چه‌طوری می‌تونه باشه!
• اگه فکر می‌کنید علم شبکه چندان پشتوانه ریاضی قوی نداره، اون موقع باید چه‌طور نگاهتون رو اصلاح کنید!