Komplexní sítě v neurovědách

Bc. Miroslava Poracká

Bakalářská práce

Complex networks in neuroscience

Abstract:

In this thesis, we generate several types of complex networks with selected structural properties and afterwards we use them for simulating the dynamics of a neuron model. We introduce three types of networks, random networks, small-world networks and scale-free networks. For all of them, we characterize their most useful properties as well as pseudocode describing the process of generating their directed and undirected versions. Finally, we simulate the dynamics of the selected mathematical model of a neuron on our networks.

Abstract:

V tejto bakalárskej práci sa venujeme generovaniu rôznych typov komplexných sietí s vybranými štrukturálnymi vlastnosťami a následne ich využívame pri simuláciách dynamiky modelu neurónu. Postupne charakterizujeme tri typy sietí, náhodné siete, siete malého sveta a bezškálové siete. Pre všetky samostatne uvádzame ich najdôležitejšie vlastnosti a taktiež pseudokód, popisujúci proces generovania ich orientovaných aj neorientovaných verzií. Nakoniec simulujeme dynamiku zvoleného modelu neurónu na nami vygenerovaných sieťach.

Klíčová slova

Teória grafov, Neorientované siete, Orientované siete, Náhodné siete, Siete malého sveta, Bezškálové siete, Kuramotov model, Graph theory, Undirected networks, Directed networks, Random networks, Small-world networks, Scale-free networks, Kuramoto model

Jazyk práce: slovenština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 10. 5. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 28. 6. 2023
• Vedoucí: RNDr. Veronika Eclerová, Ph.D.
• Oponent: Mgr. Pavel Morcinek

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Matematika / Statistika a analýza dat