L'insegnamento è erogato in lingua inglese.

L'obiettivo dell'insegnamento è offrire una panoramica sul comportamento e sulle tecniche di modellazione di
reti complesse, che rappresentano diversi sistemi fisici quali, ad esempio, Internet, le reti sociali, e I sistemi biologici. Nel corso si farà particolare riferimento ad alcune applicazioni di interesse nell'area delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione. L'insegnamento si propone di descrivere e discutere gli elementi fondamentali necessari a comprendere e modellare il comportamento di un sistema costituito da una moltitudine (anche molto grande) di entità che interagiscono tra loro in quella che costituisce una "rete complessa".

Il corso è articolato in 3 parti principali.
1) Teoria delle reti complesse. In questa parte del corso vengono presentati e discussi i risultati fondamentali
della teoria dei grafi casuali.
2) Applicazioni. Alcuni casi di reti complesse, e i loro modelli, vengono presentati. Tra le applicazioni
di interesse si considereranno i sistemi peer-to-peer e le reti sociali.
3) Laboratorio. L'attività di laboratorio consiste nello sviluppo al computer di semplici modelli
di grafi casuali per una applicazione di interesse.

Gli studenti acquisiranno conoscenze sui seguenti argomenti:
- Fondamenti di teoria dei grafi casuali: definizioni di base, proprietà di small world, clustering, reti del tipo scale free, reti evolutive.
- Architetture/protocolli/modelli per sistemi peer-to-peer e per Online Social Networks.

Infine gli studenti acquisiranno la capacità di modellare reti complesse e identificarne le proprietà fondamentali
(capacità di applicare le conoscenze acquisite).

Conoscenza di base di teoria della probabilità, architetture e protocolli di rete.

Parte 1 - Teoria delle reti complesse (20h)
- Terminologia e risultati di base di teoria dei grafi deterministici e loro proprietà
- Definizioni di base di teoria dei grafi casuali
- I grafi Erdos-Renyi
- I grafi con distribuzione generica del grado dei nodi
- Proprietà fondamentali: small world e coefficiente di clustering
- Reti di tipo scale free
- I grafi Watts-Strogartz
- Teoria delle reti evolutive
- Processi epidemici

Parte 2 - Applicazioni (20h)
- Sistemi e architetture peer-to-peer
- Sistemi di peer-to-peer streaming
- Il caso di BitTorrent
- Modelli di Internet
- Modelli di reti sociali

Parte 3 - Laboratorio (20h)
- Simulazione di alcuni grafi casuali
- Modellazione di un caso di studio
- Osservazione delle proprietà del sistema e analisi di sensitività ai parametri

Il materiale didattico (articoli scientifici, lucidi e note delle lezioni) sarà fornito dal docente titolare
dell'insegnamento e messo a disposizione sul sito del corso nel portale della didattica.

La valutazione delle conoscenze acquisite avverrà in due parti.

Un esame scritto.
Lo scritto consiste di quattro domande a risposta aperta per una durata dell'esame di 1.5 ore.
Ogni domanda viene valutata con un punteggio compreso tra 0 e 7.

Una relazione sul lavoro svolto in laboratorio.
La relazione di laboratorio viene valutata con un punteggio compreso tra -2 e 4,
con valore additivo sul risultato dello scritto.

Per il superamento dell'esame è comunque necessario aver raggiunto almeno il punteggio di 18 allo scritto.