Scalable Algorithms for the Analysis of Massive Networks

Die Netzwerkanalyse zielt darauf ab, nicht-triviale Erkenntnisse aus vernetzten Daten zu gewinnen. Beispiele für diese Erkenntnisse sind die Wichtigkeit einer Entität im Verhältnis zu anderen nach bestimmten Kriterien oder das Finden des am besten geeigneten Partners für jeden Teilnehmer eines Netzwerks - bekannt als Maximum Weighted Matching (MWM). Da der Begriff der Wichtigkeit an die zu betrachtende Anwendung gebunden ist, wurden zahlreiche Zentralitätsmaße eingeführt. Diese Maße stammen hierbei aus Jahrzehnten, in denen die Rechenleistung sehr begrenzt war und die Netzwerke im Vergleich zu heute viel kleiner waren. Heute sind massive Netzwerke mit Millionen von Kanten allgegenwärtig und eine triviale Berechnung von Zentralitätsmaßen ist oft zu zeitaufwändig. Darüber hinaus ist die Suche nach der Gruppe von k Knoten mit hoher Zentralität eine noch kostspieligere Aufgabe. Skalierbare Algorithmen zur Identifizierung hochzentraler (Gruppen von) Knoten in großen Graphen sind von großer Bedeutung für eine umfassende Netzwerkanalyse. Heutigen Netzwerke verändern sich zusätzlich im zeitlichen Verlauf und die effiziente Aktualisierung der Ergebnisse nach einer Änderung ist eine Herausforderung. Effiziente dynamische Algorithmen sind daher ein weiterer wesentlicher Bestandteil moderner Analyse-Pipelines. Hauptziel dieser Arbeit ist es, skalierbare algorithmische Lösungen für die zwei oben genannten Probleme zu finden. Die meisten unserer Algorithmen benötigen Sekunden bis einige Minuten, um diese Aufgaben in realen Netzwerken mit bis zu Hunderten Millionen von Kanten zu lösen, was eine deutliche Verbesserung gegenüber dem Stand der Technik darstellt. Außerdem erweitern wir einen modernen Algorithmus für MWM auf dynamische Graphen. Experimente zeigen, dass unser dynamischer MWM-Algorithmus Aktualisierungen in Graphen mit Milliarden von Kanten in Millisekunden bewältigt.Network analysis aims to unveil non-trivial insights from networked data by studying relationship patterns between the entities of a network. Among these insights, a popular one is to quantify the importance of an entity with respect to the others according to some criteria. Another one is to find the most suitable matching partner for each participant of a network knowing the pairwise preferences of the participants to be matched with each other - known as Maximum Weighted Matching (MWM). Since the notion of importance is tied to the application under consideration, numerous centrality measures have been introduced. Many of these measures, however, were conceived in a time when computing power was very limited and networks were much smaller compared to today's, and thus scalability to large datasets was not considered. Today, massive networks with millions of edges are ubiquitous, and a complete exact computation for traditional centrality measures are often too time-consuming. This issue is amplified if our objective is to find the group of k vertices that is the most central as a group. Scalable algorithms to identify highly central (groups of) vertices on massive graphs are thus of pivotal importance for large-scale network analysis. In addition to their size, today's networks often evolve over time, which poses the challenge of efficiently updating results after a change occurs. Hence, efficient dynamic algorithms are essential for modern network analysis pipelines. In this work, we propose scalable algorithms for identifying important vertices in a network, and for efficiently updating them in evolving networks. In real-world graphs with hundreds of millions of edges, most of our algorithms require seconds to a few minutes to perform these tasks. Further, we extend a state-of-the-art algorithm for MWM to dynamic graphs. Experiments show that our dynamic MWM algorithm handles updates in graphs with billion edges in milliseconds

Topology Reconstruction of Dynamical Networks via Constrained Lyapunov Equations

The network structure (or topology) of a dynamical network is often unavailable or uncertain. Hence, we consider the problem of network reconstruction. Network reconstruction aims at inferring the topology of a dynamical network using measurements obtained from the network. In this technical note we define the notion of solvability of the network reconstruction problem. Subsequently, we provide necessary and sufficient conditions under which the network reconstruction problem is solvable. Finally, using constrained Lyapunov equations, we establish novel network reconstruction algorithms, applicable to general dynamical networks. We also provide specialized algorithms for specific network dynamics, such as the well-known consensus and adjacency dynamics.Comment: 8 page

LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volum

Computer science: the hardware software and heart of IT

1st edition, 201

AVATAR - Machine Learning Pipeline Evaluation Using Surrogate Model

© 2020, The Author(s). The evaluation of machine learning (ML) pipelines is essential during automatic ML pipeline composition and optimisation. The previous methods such as Bayesian-based and genetic-based optimisation, which are implemented in Auto-Weka, Auto-sklearn and TPOT, evaluate pipelines by executing them. Therefore, the pipeline composition and optimisation of these methods requires a tremendous amount of time that prevents them from exploring complex pipelines to find better predictive models. To further explore this research challenge, we have conducted experiments showing that many of the generated pipelines are invalid, and it is unnecessary to execute them to find out whether they are good pipelines. To address this issue, we propose a novel method to evaluate the validity of ML pipelines using a surrogate model (AVATAR). The AVATAR enables to accelerate automatic ML pipeline composition and optimisation by quickly ignoring invalid pipelines. Our experiments show that the AVATAR is more efficient in evaluating complex pipelines in comparison with the traditional evaluation approaches requiring their execution

LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volum

High-order renormalization of scalar quantum fields

Thema dieser Dissertation ist die Renormierung von perturbativer skalarer Quantenfeldtheorie bei großer Schleifenzahl. Der Hauptteil der Arbeit ist dem Einfluss von Renormierungsbedingungen auf renormierte Greenfunktionen gewidmet. Zunächst studieren wir Dyson-Schwinger-Gleichungen und die Renormierungsgruppe, inklusive der Gegenterme in dimensionaler Regularisierung. Anhand zahlreicher Beispiele illustrieren wir die verschiedenen Größen. Alsdann diskutieren wir, welche Freiheitsgrade ein Renormierungsschema hat und wie diese mit den Gegentermen und den renormierten Greenfunktionen zusammenhängen. Für ungekoppelte Dyson-Schwinger-Gleichungen stellen wir fest, dass alle Renormierungsschemata bis auf eine Verschiebung des Renormierungspunktes äquivalent sind. Die Verschiebung zwischen kinematischer Renormierung und Minimaler Subtraktion ist eine Funktion der Kopplung und des Regularisierungsparameters. Wir leiten eine neuartige Formel für den Fall einer linearen Dyson-Schwinger Gleichung vom Propagatortyp her, um die Verschiebung direkt aus der Mellintransformation des Integrationskerns zu berechnen. Schließlich berechnen wir obige Verschiebung störungstheoretisch für drei beispielhafte nichtlineare Dyson-Schwinger-Gleichungen und untersuchen das asymptotische Verhalten der Reihenkoeffizienten. Ein zweites Thema der vorliegenden Arbeit sind Diffeomorphismen der Feldvariable in einer Quantenfeldtheorie. Wir präsentieren eine Störungstheorie des Diffeomorphismusfeldes im Impulsraum und verifizieren, dass der Diffeomorphismus keinen Einfluss auf messbare Größen hat. Weiterhin untersuchen wir die Divergenzen des Diffeomorphismusfeldes und stellen fest, dass die Divergenzen Wardidentitäten erfüllen, die die Abwesenheit dieser Terme von der S-Matrix ausdrücken. Trotz der Wardidentitäten bleiben unendlich viele Divergenzen unbestimmt. Den Abschluss bildet ein Kommentar über die numerische Quadratur von Periodenintegralen.This thesis concerns the renormalization of perturbative quantum field theory. More precisely, we examine scalar quantum fields at high loop order. The bulk of the thesis is devoted to the influence of renormalization conditions on the renormalized Green functions. Firstly, we perform a detailed review of Dyson-Schwinger equations and the renormalization group, including the counterterms in dimensional regularization. Using numerous examples, we illustrate how the various quantities are computable in a concrete case and which relations they satisfy. Secondly, we discuss which degrees of freedom are present in a renormalization scheme, and how they are related to counterterms and renormalized Green functions. We establish that, in the case of an un-coupled Dyson-Schwinger equation, all renormalization schemes are equivalent up to a shift in the renormalization point. The shift between kinematic renormalization and Minimal Subtraction is a function of the coupling and the regularization parameter. We derive a novel formula for the case of a linear propagator-type Dyson-Schwinger equation to compute the shift directly from the Mellin transform of the kernel. Thirdly, we compute the shift perturbatively for three examples of non-linear Dyson-Schwinger equations and examine the asymptotic growth of series coefficients. A second, smaller topic of the present thesis are diffeomorphisms of the field variable in a quantum field theory. We present the perturbation theory of the diffeomorphism field in momentum space and find that the diffeomorphism has no influence on measurable quantities. Moreover, we study the divergences in the diffeomorphism field and establish that they satisfy Ward identities, which ensure their absence from the S-matrix. Nevertheless, the Ward identities leave infinitely many divergences unspecified and the diffeomorphism theory is perturbatively unrenormalizable. Finally, we remark on a third topic, the numerical quadrature of Feynman periods