Egyetemi vállalkozás – Lehetőség az egyetemi karrier előmozdítására Közép-Európában? = Academic entrepreneurship – An academic career advancement opportunity in Central Europe?

ABSZTRAKT: Az USA erősen versengő, relatíve bőkezűen és változatosan finanszírozott kutatási rendszerében, ahol a tudósok nagyfokú mobilitása jellemző, szinte teljesen természetes, hogy egy kutató az egyetemi kutatási eredményeinek hasznosításából származó tudományos és üzleti előnyöket spin-off cég létrehozásával aknázza ki. A rendszer sajátosságaiból fakadóan az ehhez szükséges képességek zömének már birtokában vannak a kutatók, hiszen laboratóriumuk működtetése is gyakran cégszerű jelleggel történik. A vállalkozás és az egyetem között létrejövő szinergiák nemcsak üzleti szempontból jelentősek, legalább ennyire fontos az akadémiai motivációk jelenléte, mint például pótlólagos finanszírozási források biztosítása az egyetemi labor számára, a tehetséges hallgatók egyetem közelében tartása, a találmány gyakorlati hasznának demonstrációja, amelyek a kutató egyetemi karrierjét is előmozdíthatják. Tanulmányunk célja annak vizsgálata, hogy az akadémiai motivációk által vezérelt, Etzkowitz által leírt egyetemi vállalkozók csak az USA kutatási rendszerében lelhetők-e fel, vagy a cégalapítás által történő egyetemi előrelépés más intézményi környezetekben is reális lehetőség-e. A vizsgálat alapjául a kontinentális európai és szovjet tudományszervezési gyökerekkel rendelkező magyar egyetemi rendszert választottuk, amely történeti fejlődéséből fakadóan látszólag igen kedvezőtlen körülményeket biztosít a „klasszikus” egyetemi vállalkozó kibontakozásához. Úgy találtuk, hogy a „klasszikus” egyetemi vállalkozó még ezen intézményi közegben is előfordul, azonban egyes tényezők hatására eltérő fejlődési pályák is kialakulhatnak

Hipergráfok = Hypergraphs

A projekt célkitűzéseit sikerült megvalósítani. A négy év során több mint száz kiváló eredmény született, amiből eddig 84 dolgozat jelent meg a téma legkiválóbb folyóirataiban, mint Combinatorica, Journal of Combinatorial Theory, Journal of Graph Theory, Random Graphs and Structures, stb. Számos régóta fennálló sejtést bebizonyítottunk, egész régi nyitott problémát megoldottunk hipergráfokkal kapcsolatban illetve kapcsolódó területeken. A problémák némelyike sok éve, olykor több évtizede nyitott volt. Nem egy közvetlen kutatási eredmény, de szintén bizonyos értékmérő, hogy a résztvevők egyike a Norvég Királyi Akadémia tagja lett és elnyerte a Steele díjat. | We managed to reach the goals of the project. We achieved more than one hundred excellent results, 84 of them appeared already in the most prestigious journals of the subject, like Combinatorica, Journal of Combinatorial Theory, Journal of Graph Theory, Random Graphs and Structures, etc. We proved several long standing conjectures, solved quite old open problems in the area of hypergraphs and related subjects. Some of the problems were open for many years, sometimes for decades. It is not a direct research result but kind of an evaluation too that a member of the team became a member of the Norvegian Royal Academy and won Steele Prize

Epidemic spreading in evolving networks

A model for epidemic spreading on rewiring networks is introduced and analyzed for the case of scale free steady state networks. It is found that contrary to what one would have naively expected, the rewiring process typically tends to suppress epidemic spreading. In particular it is found that as in static networks, rewiring networks with degree distribution exponent $\gamma >3$ exhibit a threshold in the infection rate below which epidemics die out in the steady state. However the threshold is higher in the rewiring case. For $2<\gamma \leq 3$ no such threshold exists, but for small infection rate the steady state density of infected nodes (prevalence) is smaller for rewiring networks.Comment: 7 pages, 7 figure

The effect of network structure on phase transitions in queuing networks

Recently, De Martino et al have presented a general framework for the study of transportation phenomena on complex networks. One of their most significant achievements was a deeper understanding of the phase transition from the uncongested to the congested phase at a critical traffic load. In this paper, we also study phase transition in transportation networks using a discrete time random walk model. Our aim is to establish a direct connection between the structure of the graph and the value of the critical traffic load. Applying spectral graph theory, we show that the original results of De Martino et al showing that the critical loading depends only on the degree sequence of the graph -- suggesting that different graphs with the same degree sequence have the same critical loading if all other circumstances are fixed -- is valid only if the graph is dense enough. For sparse graphs, higher order corrections, related to the local structure of the network, appear.Comment: 12 pages, 7 figure

A sisakos sáska (Acrida ungarica: Orthoptera, Acrididae) újabb adatai a Dél-Dunántúlon

A Magyarországon védett és vöröskönyves sisakos sáska (Acrida ungarica) egy-egy koráb- ban ismeretlen populációjára vonatkozó adatokat közlünk a Mecsekből és a Villányi-hegységből. A Mecsekben a fajnak eddig egyetlen adatát publikálták 1957-ben, míg a Villányi-hegységben két ismert lelőhelye volt, utolsó onnan közölt adata 1971-ből származik

Distribution of Edge Load in Scale-free Trees

Node betweenness has been studied recently by a number of authors, but until now less attention has been paid to edge betweenness. In this paper, we present an exact analytic study of edge betweenness in evolving scale-free and non-scale-free trees. We aim at the probability distribution of edge betweenness under the condition that a local property, the in-degree of the ``younger'' node of a randomly selected edge, is known. En route to the conditional distribution of edge betweenness the exact joint distribution of cluster size and in-degree, and its one dimensional marginal distributions have been presented in the paper as well. From the derived probability distributions the expectation values of different quantities have been calculated. Our results provide an exact solution not only for infinite, but for finite networks as well.Comment: 26 pages, 9 figure