Statistical network analysis for collaboration in applied mathematics
Uygulamalı matematikteki işbirliğin istatistiksel ağ analizi
- Tez No: 346017
- Danışmanlar: PROF. DR. GERHARD WILHELM WEBER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Kolmogorov-Smirnov istatistik metodu, En çok olabilirlik kestirimi, ölçüsü olmayan ağlar, kümelenme, karşlıklılık, küçük dünya etkisi, Kolmogorov-Smirnov statistic, Maximum Likelihood Estimation method, Scale-free networks, Clustering, Mutuality, Small-world effect
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Akademik bilgiye kolay eri şim olmas Ina ra ğmen, akademik konuları n daha detaylı tart ışı lmas ını ve iyi geli şmesini sa ğlad ığı i çin birebir g örüşme hala önemlidir. Bu nedenle, tez boyunca uygulamalı matemati ğin farkl ı cal ışma alanlarındaki ara ştı rmac ı topluluklar ındaki birebir ileti şimi ve aktivitelerin birlikte yap ılma sıklığını inceledik. Bu problemle her bir toplulu ğu birimlerinin araştırmacılar ve iki biriminin ancak bu iki araştırmacı ortak makale çıkardığı zaman bağlantılı olacağı bir a ğ olarak ele alarak u ğraştık. Veriler ArXiv sitesinin ar şivlerinden elde edildi. İlk olarak, i şbirlik a ğlarımızı modellemek i çin hipotez testine dayanan istatistiksel bir metoda ba şvurduk. En çok olabilirlik kestirimi metodu ve Kolmogorov-Smirnov istatisti ğin kombinasyonu bir teknik kullanarak, her bir a ğ i çin onları n derece dizilerinin k ümülatif dağılımlarını hesaplad k. Bu dağılım rastgele se çilen bir matematik çinin aranan say ıdan b üyük ya da e şit i şbirlik çiye sahip olma olasılığını verir. İkinci olarak, araştırmacıların i şbirlik çilerinin ortalama say ısını, ileti şimdeki araştırmacıların k uüçük topluluklar n n ortalama boyutunu, ileti şimde olan büyük toplulu ğun boyutunu, büyük gruptaki araştırmacılar aras ndaki ortalama ve maksimum en k ısa mesafeyi hem g özlemsel hem de teorik olarak hesapladı k. Ek olarak, ger çek a ğların belirleyici ozellikleri k ümelenme ve kar şılı klı lı k derecelerini de ölçtük. Son olarak, ger çek ağların ço ğunda g ozlemlendi ği gibi, çoğu topluluktaki ili şkilerin k üçük d ünya etkisi g österdi ğini g örd ük. Fakat, bu topluluklar ölçüsüz değillerdir. Bilimsel i şbirlik ağlarının yan ı s ıra, bu bulguları mı z gen-d üzenleyici a ğlar ve sosyal medya ağları gibi di ğer tipteki ağların analizini yapmak i çin de kullanabiliriz.
Özet (Çeviri)
In spite of easy access to academic information, person-to-person contact is still signi cant so as to provide the academic issues to be discussed in more detail and well-developed. So, throughout the thesis, we investigate one-to-one communication and frequency of activities performed together in the researcher communities from di erent study elds of applied mathematics. We deal with this problem by taking each researcher community as a network where its entities are considered the researchers and two entities are connected if the two reseachers published an article together. The underlying data were derived from the archives of ArXiv. Firstly, we apply the statistical procedure based on the hypothesis test to model our collaboration networks. By use of the technique combining both maximum likelihood estimation method and Kolmogorov-Smirnov statistic, we investigate the cumulative distribution of its degree sequence for each network which gives the probability of total collaborators of an arbitrarily chosen mathematician being greater than or equal to a speci ed number. Secondly, we evaluate mean number of collaborators of the researchers, mean size of small groups of connected researchers, size of a giant assemble of connected researchers, mean shortest distance and maximum shortest distance between the researchers in the giant assemble both empirically and theoretically. In addition, we also calculate the degrees of clustering and mutuality, indicative properties of real networks. Finally, as observed in most real networks, we see that relationships on almost all communities show a small-world e ect which is an indication of small mean distance and high clustering. However, the communities are not scale free. Beside scienti c collaboration networks, we can also use our ndings to make an analysis of the other types of networks such as gene regularity networks and social media networks.
Benzer Tezler
- Kompozit malzemeler için yapı izleme ve bakım sistemi
Structural health monitoring and maintanence system for composite materials
MAHMUT PEKEDİS
Doktora
Türkçe
2014
Makine MühendisliğiEge ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN YILDIZ
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocuklarda davranım bozukluğu gelişme riskini yordayan faktörlerin makine öğrenmesi yöntemiyle değerlendirilmesi
Machine learning assessment of risk factors for conduct disorders in childrens with attention deficit hyperactivity disorder
BÜŞRA ÇAĞIR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
PsikiyatriErciyes ÜniversitesiÇocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVGİ ÖZMEN
- Digital twin for enhanced construction project management during construction
Yapım aşamasında etkin yapım yönetimi için dijital ikiz kullanımı
BERKAY AKTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK
- Türkiye'deki yönetim bilişim sistemleri bölümleri ve akreditasyon hazırlık düzeyleri
Management information systems departments in Türkiye and accreditation readiness levels
ESRA CENGİZ TIRPAN
Doktora
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimSakarya ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAL SÜTÜTEMİZ
PROF. DR. ERMAN COŞKUN
- Kredi kartları riskleri ve güvenlik önlemlerinin sigortacılık açısından incelenmesi
Research on the risks of credit cards and security implementations in the view of insurance
AYŞEGÜL BÖLÜKBAŞI