Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Preferential growth of weighted mutualistic networks
Año:2013
Áreas de investigación
  • Física química y matemáticas
Datos
Descripción
Mutually beneficial interactions between two agent classes, such as plant-pollinator or plant-seed disperser, are best represented by weighted mutualistic bipartite networks. Those networks have been repeatedly reported to show a nested structure. While several metrics for measuring nestedness in weighted mutualistic networks have been proposed in the past few years, most dynamic models in the literature aim to reproduce just the binary nested structure ignoring the development of the weighted pattern. We introduce a simple dynamic model based on a modified preferential attachment rule for bipartite networks. Our model simulates the growth of a mutualistic network generating weighted interaction matrices that we compare with empirical data from several real biological networks. The resulting network shows a power-law degree distribution in both cases: plants and animals. Furthermore, the model reproduces accurately the nestedness behavior.
Internacional
Si
Nombre congreso
XXXIII Dynamics Days Europe [www.dynamics-days-europe-2013.org]
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Madrid
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-84-15302-43-8
DOI
Fecha inicio congreso
03/06/2013
Fecha fin congreso
07/06/2013
Desde la página
137
Hasta la página
137
Título de las actas
XXXIII Dynamics Days Europe. Book of Abstracts [www.dynamics-days-europe-2013.org/DDEXXXIII-AbstractsBook.pdf]
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Manuel Jimenez Martin (Universidad Politecnica de Madrid)
  • Autor: Javier Ricardo Galeano Prieto (UPM)
  • Autor: Juan Carlos Losada Gonzalez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Sistemas Complejos
  • Departamento: Física y Mecánica Fundamentales y Aplicada a la Ingeniería Agroforestal
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