Examinando por Autor "Yang, Jinling"

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    Detecting communities in higher-order networks by using their derivative graphs
    (Elsevier, 2023-12) Contreras-Aso, Gonzalo; Criado, Regino; Vera, Guillermo; Yang, Jinling
    De forma similar a lo que ocurre en el ámbito de los grafos, las comunidades de nodos de un hipergrafo están formadas por grupos de nodos que comparten muchas hiperaristas, de forma que el número de hiperaristas que comparten con el resto de nodos es significativamente menor, por lo que estas comunidades pueden considerarse como compartimentos independientes (o superclusters) del hipergrafo. En este trabajo se presenta un método, basado en el denominado grafo derivado de un hipergrafo, que permite la detección de comunidades de un hipergrafo sin un elevado coste computacional y se presentan varias simulaciones que muestran las importantes ventajas computacionales del método propuesto frente a otros métodos existentes.
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    Implementing and morphing Boolean gates with adaptive synchronization: The case of spiking neurons
    (ELSEVIER, 2022-08-19) Yang, Jinling; Primo, Eva; Aleja, David; Criado, Regino; Boccaletti, Stefano; Alfaro-Bittner, Karin
    Boolean logic is the paradigm through which modern computation is performed in silica. When nonlinear dynamical systems are interacting in a directed graph, we show that computation abilities emerge spontaneously from adaptive synchronization, which actually can emulate Boolean logic. Precisely, we demonstrate that a single dynamical unit, a spiking neuron modeled by the Hodgkin-Huxley model, can be used as the basic computational unit for realizing all the 16 Boolean logical gates with two inputs and one output, when it is coupled adaptively in a way that depends on the synchronization level between the two input signals. This is realized by means of a set of parameters, whose tuning offers even the possibility of constructing a morphing gate, i.e., a logical gate able to switch efficiently from one to another of such 16 Boolean gates. Extensive simulations demonstrate the efficiency and the accuracy of the proposed computational paradigm.