title: Statistical and Algorithmic Network Analysis: a Structural Perspective
Creators: name: Su, Zhen
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2025
Subjects: subject: Nichtlineare Dynamik
subject: Synchronisation
subject: Extreme Multistabilität
subject: Klimatologie
subject: Extreme Niederschlagsereignisse
subject: Komplexe Netzwerke
subject: Graphensparsamkeit
subject: Nonlinear dynamics
subject: Synchronization
subject: Extreme multistability
subject: Climatology
subject: Extreme rainfall events
subject: Complex networks
subject: Graph sparsification
subject: 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke

description: Komplexe Netzwerke kodieren Strukturinformationen der zugrunde liegenden Systeme, die modelliert werden. Die Dekodierung der Strukturinformationen aus einem Netzwerk kann uns daher helfen, die Funktionsweise der zugrunde liegenden Systeme zu verstehen und sogar vorherzusagen. Vor diesem Hintergrund untersuchen wir drei Probleme: Multistabilität in vernetzten dynamischen Systemen, globale Muster extremer Niederschläge und Graphenverdünnung. Indem wir die drei Probleme angehen, wollen wir den Werkzeugkasten der Netzwerkwissenschaft erweitern und die Integration von Netzwerkwerkzeugen in andere Forschungsfelder fördern. Erstens ist das Verständnis der Entstehung von Multistabilität oder sogar extremer Multistabilität (EM) in vernetzten dynamischen Systemen immer noch ein herausforderndes Problem. Dazu zeigen wir mithilfe eines multistabilen Modells gekoppelter Pendeluhren (kurz: gekoppelte Uhren), dass eine symmetrische Kopplung die Komplexität der Multistabilität erhöhen und die durch Kopplung verursachte EM aufdecken kann. Als nächstes bilden in der Klimawissenschaft räumliche Muster die Grundlage für die Erforschung der geophysikalischen Mechanismen, die für die Muster verantwortlich sind. Wir betrachten die Identifizierung räumlicher Regionen mit ähnlichem Verhalten extremer Niederschläge als Clusterproblem und schlagen einen netzwerkbasierten Cluster-Workflow vor. Mithilfe dieses Workflows identifizieren wir zwei robuste Muster extremer Niederschläge auf globaler Ebene. Schließlich ist Graphensparsifizierung in der Informatik eine verlustbehaftete Komprimierungstechnik, die die Erhaltung repräsentativer Eigenschaften für Graphendaten erfordert. Zu diesem Zweck schlagen wir ein generisches Edge-Sampling-Framework vor, indem wir die Sparsifizierung als Optimierungsproblem formulieren. Experimentelle Auswertungen bestätigen die Wirksamkeit unserer Methode bei der Erhaltung repräsentativer Netzwerkeigenschaften (im Durchschnitt) besser als der Stand der Technik.
description: Complex networks encode structure information of the underlying systems being modeled. Decoding the structure information from a network can therefore help us to understand and even to predict the functioning of the underlying systems. With this in mind, we explore three problems: multistability in networked dynamical systems, global patterns of extreme rainfall, and graph sparsification. By addressing the three problems, we aim to extend the toolbox of network science and promote the integration of network tools with other research fields. First, understanding the emergence of multistability or even extreme multistability (EM) in networked dynamical systems is still a challenging problem. For this, using a multistable model of coupled pendulum clocks (coupled clocks for short), we reveal that a symmetric coupling can increase the complexity of multistability, and uncover the coupling-induced EM. Next, in climate science, spatial patterns provide the basis for the exploration of the geophysical mechanisms responsible for the patterns. We consider the identification of spatial regions of similar extreme rainfall behavior as a clustering problem, and propose a network-based clustering workflow. Using this workflow, we identify two robust patterns of extreme rainfall on a global scale. Finally, in computer science, graph sparsification is a lossy compression technique requiring preserving representative properties for graph data. For this, we propose a generic edge sampling framework by formulating sparsification as an optimization problem. Experimental evaluations verify the effectiveness of our method in preserving representative network properties (on average) better than the state of the art.