Sur certains problèmes de diffusion et de connexité dans le modèle de configuration

par Kumar Gaurav

Thèse de doctorat en Mathématiques Appliquées

Sous la direction de Bartlomiej Blaszczyszyn.

Soutenue le 18-11-2016

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale de Sciences mathématiques de Paris Centre (Paris) , en partenariat avec Dynamics of Geometric Networks (laboratoire) .

Le jury était composé de Irina Kourkova, Viet Chi Tran.

Les rapporteurs étaient Laurent Decreusefond, Armand Makowski.


  • Résumé

    Un certain nombre de systèmes dans le monde réel, comprenant des agents interagissant, peut être utilement modélisé par des graphes, où les agents sont représentés par les sommets du graphe et les interactions par les arêtes. De tels systèmes peuvent être aussi divers et complexes que les réseaux sociaux (traditionnels ou virtuels), les réseaux d'interaction protéine-protéine, internet, réseaux de transport et les réseaux de prêts interbancaires. Une question importante qui se pose dans l'étude de ces réseaux est: dans quelle mesure, les statistiques locales d'un réseau déterminent sa topologie globale. Ce problème peut être approché par la construction d'un graphe aléatoire contraint d'avoir les mêmes statistiques locales que celles observées dans le graphe d'intérêt. Le modèle de configuration est un tel modèle de graphe aléatoire conçu de telle sorte qu'un sommet uniformément choisi présente une distribution de degré donnée. Il fournit le cadre sous-jacent à cette thèse. En premier lieu nous considérons un problème de propagation de l'influence sur le modèle de configuration, où chaque sommet peut être influencé par l'un de ses voisins, mais à son tour, il ne peut influencer qu'un sous-ensemble aléatoire de ses voisins. Notre modèle étendu est décrit par le degré total du sommet typique et le nombre de voisins il est capable d'influencer. Nous donnons une condition stricte sur la distribution conjointe de ces deux degrés, qui permet à l'influence de parvenir, avec une forte probabilité, à un ensemble non négligeable de sommets, essentiellement unique, appelé la composante géante influencée, à condition que le sommet de la source soit choisi à partir d'un ensemble de bons pionniers. Nous évaluons explicitement la taille relative asymptotique de la composant géante influencée, ainsi que de l'ensemble des bons pionniers, à condition qu'ils soient non-négligeable. Notre preuve utilise l'exploration conjointe du modèle de configuration et de la propagation de l'influence jusqu'au moment où une grande partie est influencée, une technique introduite dans Janson et Luczak (2008). Notre modèle peut être vu comme une généralisation de la percolation classique par arêtes ou par sites sur le modèle de configuration, avec la différence résultant de la conductivité orientée des arêtes dans notre modèle. Nous illustrons ces résultats en utilisant quelques exemples, en particulier, motivés par le marketing viral - un phénomène connu dans le contexte des réseaux sociaux…

  • Titre traduit

    On some diffusion and spanning problems in configuration model


  • Résumé

    A number of real-world systems consisting of interacting agents can be usefully modelled by graphs, where the agents are represented by the vertices of the graph and the interactions by the edges. Such systems can be as diverse and complex as social networks (traditional or online), protein-protein interaction networks, internet, transport network and inter-bank loan networks. One important question that arises in the study of these networks is: to what extent, the local statistics of a network determine its global topology. This problem can be approached by constructing a random graph constrained to have some of the same local statistics as those observed in the graph of interest. One such random graph model is configuration model, which is constructed in such a way that a uniformly chosen vertex has a given degree distribution. This is the random graph which provides the underlying framework for this thesis. As our first problem, we consider propagation of influence on configuration model, where each vertex can be influenced by any of its neighbours but in its turn, it can only influence a random subset of its neighbours. Our (enhanced) model is described by the total degree of the typical vertex and the number of neighbours it is able to influence. We give a tight condition, involving the joint distribution of these two degrees, which allows with high probability the influence to reach an essentially unique non-negligible set of the vertices, called a big influenced component, provided that the source vertex is chosen from a set of good pioneers. We explicitly evaluate the asymptotic relative size of the influenced component as well as of the set of good pioneers, provided it is non-negligible. Our proof uses the joint exploration of the configuration model and the propagation of the influence up to the time when a big influenced component is completed, a technique introduced in Janson and Luczak (2008). Our model can be seen as a generalization of the classical Bond and Node percolation on configuration model, with the difference stemming from the oriented conductivity of edges in our model. We illustrate these results using a few examples which are interesting from either theoretical or real-world perspective. The examples are, in particular, motivated by the viral marketing phenomenon in the context of social networks...


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