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Disciplina Introdução à Teoria de Grafos e Redes

  • Apresentação

    Apresentação

    A UC de Introdução à Teoria dos Grafos e Redes pretende dar ferramentas aos alunos para utilização de grafos em diversos problemas, partindo dos conceitos básicos, passando por problemas clássicos, e finalmente uma breve introdução de redes complexas, e as suas aplicações em problemas de Ciência de Dados.

     

  • Conteúdos Programáticos

    Conteúdos Programáticos

    CP1. Conceitos básicos (Definição, vértices, arestas, grafos orientados e não orientados, métricas, subgrafos, distância e conexidade, isomorfismos, invariantes e teoria espetral).

    CP2. Redes e fluxos (Fluxo máximo, fluxo de custo mínimo)

    CP3. Análise de redes (Representação de redes, visualização de redes, grau, medidas de distância e centralidade)

    CP4. Grafos aleatórios (Erdös-Rényi, Watts-Strogatz, Barabasi-Albert)

    CP5 Aplicações. em Data Science.

  • Objetivos

    Objetivos

    Os objetivos principais desta disciplina são:

    OA1. Identificar e utilizar conceitos e fundamentos sobre teoria de grafos;

    OA2. Introduzir o aluno aos problemas e teoremas básicos da teoria de grafos;

    OA3. Representar redes, determinar estatísticas de distâncias e coeficientes de clustering;

    OA4. Analisar a centralidade de uma rede;

    OA5. Caracterizar redes aleatórias: clássicas (Erdös-Rény), pequeno mundo (Watts-Strogatz) e livres de escala (Barabasi-Albert);

    OA6. Aplicar os conceitos abordados na unidade curricular à Ciência de Dados.

  • Metodologias de ensino e avaliação

    Metodologias de ensino e avaliação

    As aulas são divididas em aulas teóricas e práticas, sendo na sua maioria aulas expositivas presenciais. O aluno deverá dedicar 115h de trabalho assíncrono, e 52h em aulas presenciais.

    ME1. Aulas expositivas.

    ME2. Aulas práticas, com alguns momentos expositivos e outros com exercícios.

    ME3. Listas de exercícios teóricas e práticas.

    ME4. Desenvolvimento de projetos de maneira autónoma.

    ME5. Recomendação de material complementar.

  • Bibliografia principal

    Bibliografia principal

    • L. Barabasi, M. Pósfai, Network Science, Cambridge University Press, 2016
    • B. Bollobás, Random Graphs, Cambridge University Press, 2001
    • D. M. Cardoso, J. Szymanski, M. Rostami, Matemática Discreta: combinatória, teoria dos grafos e algoritmos, Escolar Editora, 2008.
    • P. Feofiloff, Y. Kohayakawa, Y. Wakabayashi, Uma Introdução Sucinta à Teoria dos Grafos, 2004

     

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