Network Science

From May 11, 2016 to July 24, 2016

Lyon and Marseille

The semester Network Science is organized by the project team DANTE (ENS de Lyon, Université Claude Bernard (Lyon 1), CNRS, Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme - UMR5668), the SiSyPhe team (ENS de Lyon, Université Claude Bernard (Lyon 1), CNRS, Laboratoire de Physique - UMR5672), the Centre de Physique Théorique - UMR-7332, the Excellence Laboratory MILYON and the Institute of Scientific Interchange - (ISI).

 

This program intends to cover both the basics of and recent advances in Network Science. These questions, which are in the focus of contemporary network science, set the scope of the actual proposal where we aim to bring together world-known experts from the fields of mathematics, physics, signal processing, computer science, social science, epidemiology and linguistic to discuss and enhance our understanding about the interaction between the structure, evolution, and coupled dynamical processes of complex networks. 

It is meant for a large audience, from graduate students to experts in the subject. 

Note that at the end of the semester, the 26th IUPAP International conference on Statistical Physics, Statphys 26 will take place in Lyon from July, 18th to 22nd. The conference will cover a wide range of topics including traditional aspects of statistical mechanics, such as applications to hard and soft condensed matter, phase transitions, disordered systems and non-equilibrium physics, as well as emergent and modern applications such as turbulence, signal processing, complex systems and mathematics.

Organization committee

  • Alain Barrat (Centre de Physique Théorique, Marseille, France & ISI Foundation, Turin, Italie)
  • Pierre Borgnat (CNRS, Laboratoire de Physique, France)
  • Eric Fleury (ENS de Lyon/Inria, LIP, France)
  • Márton Karsai (ENS de Lyon/Inria, LIP, France)
  • Laetitia Lecot (INRIA, LIP, France)

Invited Keynote Speakers

Les médias sociaux et leurs empreintes numériques donnent accès à d’innombrables quantités de données et ouvrent ainsi de nouvelles perspectives.

Les chercheurs peuvent accéder aux interactions linguistiques et sociales de millions d’utilisateurs. La nature et le volume de ces données remettent en question les méthodes de la linguistique traditionnelle. Les méthodes de calcul et de statistiques pour rendre ces données significatives progressent dans ce domaine. Mais ces évolutions sur la toile encore récentes, mettent à l’épreuve les méthodes qui doivent encore être développées et validées.

La science du réseau et l’analyse de données fournissent des outils pour étudier les données massives des réseaux complexes, à travers la théorie mathématique (théorie des graphes), la modélisation informatique, et le traitement de données complexes. La communauté a développé des méthodes et des algorithmes pour traiter efficacement les données à grande échelles qui front aussi l’objet de discussions lors des workshops.

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