{"id":22022,"date":"2023-01-18T04:02:38","date_gmt":"2023-01-18T03:02:38","guid":{"rendered":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2023\/01\/18\/fisica-un-nuovo-metodo-per-analizzare-reti-complesse\/"},"modified":"2023-01-18T04:02:38","modified_gmt":"2023-01-18T03:02:38","slug":"fisica-un-nuovo-metodo-per-analizzare-reti-complesse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2023\/01\/18\/fisica-un-nuovo-metodo-per-analizzare-reti-complesse\/","title":{"rendered":"Fisica, un nuovo metodo per analizzare reti complesse"},"content":{"rendered":"
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\"Analizzare<\/div>\n
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Un nuovo metodo per analizzare reti complesse che potr\u00e0 essere applicata allo studio di fenomeni di estrema complessit\u00e0 per l\u2019intreccio delle connessioni.<\/em><\/p>\n

Per studiare quello che avviene o potrebbe avvenire in reti estremamente complesse<\/strong>, come in una pandemia o nelle interazioni su Internet, \u00e8 utile semplificare il sistema per renderlo gestibile e poterlo analizzare<\/strong>.<\/p>\n

Ma come si pu\u00f2 trovare il giusto punto di osservazione per comprendere a colpo d\u2019occhio le caratteristiche salienti del tutto senza perdere di vista connessioni rilevanti?<\/p>\n

Semplificare le reti complesse<\/h2>\n

Un team di fisici fra cui Guido Caldarelli<\/strong>, autore corrispondente dello studio e professore di Fisica teorica all\u2019Universit\u00e0 Ca\u2019 Foscari Venezia, ha trovato un metodo per \u2018semplificare\u2019 in modo efficiente ed efficace la struttura complessa della rete. Il risultato \u00e8 stato pubblicato su Nature Physics<\/a> <\/strong>ed \u00e8 quindi a disposizione della comunit\u00e0 scientifica internazionale.<\/p>\n

Gli studiosi hanno preso spunto dalla tecnica che valse il Nobel al fisico statunitense Kenneth G. Wilson nel 1982. Wilson riusc\u00ec a trovare una teoria in grado di spiegare il funzionamento delle transizioni di fase, come il congelamento della superficie di un lago o la formazione di una colonna d\u2019auto per il traffico. Invent\u00f2 la tecnica matematica del gruppo di rinormalizzazione<\/strong>, che consente di sfruttare una simmetria della natura (il grande \u00e8 simile al piccolo) per prevedere il comportamento di alcuni sistemi.<\/p>\n

Una parte di questo metodo consiste nel riscalare le celle in cui \u00e8 definito il sistema con celle sempre pi\u00f9 grandi.<\/strong> Ad ogni passo si accorpano sia le celle del sistema che le variabili che compongono il sistema (come in figura dove abbiamo rappresentato un sistema di spin<\/em>).<\/p>\n

\"Reti<\/a><\/p>\n

La conoscenza del sistema una volta finita la serie di accorpamenti \u00e8 in grado di dirci come si comporta il sistema originario a grandi distanze e verso quali punti fissi si diriga l\u2019evoluzione del sistema stesso.<\/p>\n

Ma come ottenere lo stesso vantaggio quando il sistema non \u00e8 costituito da celle come un foglio di calcolo, ma da nodi e relazioni tra questi come avviene nel nostro cervello con i neuroni, nel contagio tra individui infetti e suscettibili o con le interazioni sui social media?<\/p>\n

Nei sistemi reali molto spesso, se non sempre, le interazioni sono caratterizzate dalla presenza di una complessa struttura delle connessioni che le rende molto difficili da analizzare.<\/p>\n

\u201cDirettamente ispirati alle idee della fisica statistica \u2013 spiega Caldarelli \u2013 abbiamo introdotto una nuova procedura di gruppo di rinormalizzazione che si \u00e8 rivelata essenziale per scoprire in modo efficiente ed elegante l\u2019organizzazione a scale multiple di reti complesse<\/strong> e per rilevare caratteristiche invarianti di scala quando presenti. Inoltre, definisce una procedura universale di ridimensionamento delle reti che \u00e8 da un lato molto utile per l\u2019analisi di grandi moli di dati e dall\u2019altro lato ci mostra una delle fondamentali simmetrie della natura\u201d.<\/p>\n

Fra le applicazioni future su cui il team lavorer\u00e0 c\u2019\u00e8 il filtraggio di moli di dati sperimentali l\u2019esplorazione dello spazio dei materiali e la rappresentazioni di informazioni provenienti da archivi storici.<\/strong><\/p>\n

L\u2019articolo scientifico:<\/p>\n

Laplacian renormalization group for heterogeneous networks<\/strong><\/p>\n

Villegas, P., Gili, T., Caldarelli, G.\u00a0et al.<\/em>\u00a0Laplacian renormalization group for heterogeneous networks.\u00a0Nat. Phys.<\/em>\u00a0(2023). https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41567-022-01866-8<\/a><\/p>\n<\/div>\n

L’articolo Fisica, un nuovo metodo per analizzare reti complesse<\/a> sembra essere il primo su Il Progettista Industriale<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n

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Autore: Redazione<\/p>\n

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