Vou explicar conceitos-chave da teoria de grafos aleatórios

Grafos aleatórios são a matemática por trás das redes modernas (redes sociais, links na web, biologia, finanças). Eu te ajudo a modelar, simular e entender essas redes usando Python de forma clara e sem jargões desnecessários.

Temas que abordo (básico avançado):

Fundamentos de grafos: grau, caminhos, componentes, agrupamento, centralidade

Modelos de grafos aleatórios: ErdősRényi G(n,p), G(n,m), grafos regulares aleatórios

Modelo de configuração (sequência de grau dada)

Preferencial attachment (comportamento scale-free) + small-world (WattsStrogatz)

Grafos geométricos aleatórios e redes direcionadas

Limiares: conectividade, surgimento de componente gigante, transições de fase

Comparações de redes: dados reais vs linhas de base aleatórias, testes de robustez

Modelo de Blocos Estocásticos (SBM) para estrutura de comunidades + estimação de parâmetros

Caminhadas aleatórias / cadeias de Markov em grafos, processos de difusão e propagação

Noções espectrais (Laplaciano, valores próprios) quando útil

Experimentos de Monte Carlo, varreduras de parâmetros, gráficos claros + relatório curto

Entregáveis: código/notebook Python reutilizável + visuais + uma explicação simples dos resultados.

Nota: Eu forneço suporte de análise/mentoria/pesquisa e não realizo trabalhos avaliados para submissão.