Sağlamlık ve Dayanıklılık
Sezgisel olarak, karmaşık bir ağ, bazı bileşenlerinin arızalanması durumunda bile temel işlevselliğini koruyorsa sağlamdır. Ağlarda sağlamlık çalışması önemlidir, çünkü belirli ağ sınıflarının başarısızlıklar ve saldırılar altındaki davranışlarının tam olarak anlaşılması, örneğin İnternet gibi iletişim ağlarını saldırılara karşı korumaya veya uyuşturucudaki metabolik ağların zayıflıklarından yararlanmaya yardımcı olabilir.
Genellikle rastgele başarısızlık ile kasıtlı saldırılar arasında ayrım yaparız. Gerçek dünyadaki karmaşık ağlardaki rastgele ve kasıtlı bileşen arızalarına örnek olarak, örneğin bir hücredeki mutasyonlar, metabolik ağlardaki farmasötik veya çevresel stres, İnternet'teki yönlendirici arızaları veya havayolu veya otoyol ağlarına kasıtlı saldırılar verilebilir. İnternet gibi bazı ağların, yönlendiricilerin rastgele düşmesine karşı çok dayanıklı olduğunu ancak iyi seçilmiş merkezi yönlendiricilere yönelik hedefli saldırılardan büyük ölçüde zarar görebileceğini göreceğiz.
Bu bölüm, bir ağın sağlamlığı veya tekrarlanan bileşen arızalarına karşı dayanıklılığı ile ilgili olan ağ istatistiklerine ayrılmıştır. Çeşitli istatistiklere genel bir bakış sunacağız ve kullanışlılık ve hesaplama karmaşıklığı açısından pratikte uygulanabilirliğini tartışacağız.
Sağlamlık üzerine yapılan araştırmalar genellikle, bir ağın bir dizi bileşen arızası geçirmesi durumunda etkileri analiz ederek veya ölçerek bu istatistiklerin nasıl değiştiğine odaklanır. Mümkün olan her yerde, farklı istatistikleri ilişkilendirmeye ve avantajlarını ve dezavantajlarını tartışmaya çalışıyoruz. Çoğu durumda, tanımları göstermek için örnekler kullanırız.
Bu bölümü şu şekilde düzenlemeyi seçtik: En kötü durum, ortalama ve olasılık istatistikleri arasında ayrım yapıyoruz. En kötü durum bağlantı ve mesafe önlemlerini kapsar.
Ortalama sağlamlık istatistikleri, sağlamlık özellikleri hakkında daha genel bir bakış açısı sağlarken, olasılık istatistikleri başarısızlık olasılıklarını üstü kapalı olarak dikkate alır. Kabaca söylemek gerekirse, istatistikler bu bölümün sonuna doğru yerleştirildikçe daha anlamlı hale gelirken, hesaplanması da daha zordur.
Durum Bağlantı İstatistikleri
Bu bölüm, “Ortaya çıkan ağın bağlantısının kesilmesi ve P özelliğine sahip olması için ağdan silinmesi gereken minimum kenar veya köşe sayısı nedir?” şeklindeki soruları yanıtlayan istatistiklerle ilgilidir.
Bunlar en kötü durum istatistikleridir, çünkü aynı boyuttaki rastgele bir köşe veya kenar kümesinin silinmesi aynı etkiye neden olmayabilir. Dolayısıyla dolaylı olarak, köşe veya kenar hatalarının rastgele olmadığını, maksimum etki için hedeflendiğini varsayıyoruz.
istatistik temel kavramlar - pdf
türkiye istatistik kurumu (tüik nedir ve görevleri nelerdir)
Xi nedir istatistik
İstatistiğin konusu nedir
TÜİK isim sorgulama
Sonuçsal istatistik
Tarihsel betimsel istatistik nedir
Tümevarım istatistik nedir
Klasik Bağlantı
Klasik bağlanabilirlik, birçok sağlamlık istatistiğinin temelidir. Ağdaki her köşe çifti arasında bir yol varsa, bir ağ bağlantılı olarak adlandırılır. Birçok uygulamada bağlantılılık, bir ağın amacını gerçekleştirmesi için gerekli bir koşuldur. Bu nedenle, bir ağın sağlamlığının bir ölçüsü, ağı bağlantısız hale getirmek için kaldırılması gereken köşelerin veya kenarların sayısıdır. Bunlar, sırasıyla ağın tepe bağlantısı ve uç bağlantısı olarak adlandırılır.
Burada bağlantıya yalnızca bir ağın sağlamlığının bir ölçüsü olarak bakıyoruz. Bir ağ, artık bağlı olmadığı anda işlevselliğini tamamen kaybederse, bağlantı gerçekten sağlamlığı için iyi bir ölçüdür.
Ancak, bir ağın yararlılığının ağdan küçük bir dizi köşe bağlantısının kesilmesinden ciddi şekilde etkilenmediği durumla ilgileniyorsak, bağlantı anlamlı bir ölçü değildir. İnterneti örnek olarak ele alalım. Bir masaüstü bilgisayar, ağa yalnızca bir sağlayıcıya veya sunucuya tek bir bağlantı aracılığıyla bağlanır.
Bu bağlantıyı kesmek, ağın bağlantısını keser, ancak tüm İnternet'in işlevselliği üzerinde yalnızca ihmal edilebilir bir etkiye sahiptir. Yine de ağın kenar bağlantısı yalnızca bir tanesidir. Benzer şekilde, küçük bir yönlendiricinin arızalanması, yalnızca bir avuç istemcinin ağ bağlantısını kesecektir, ancak İnternet'in bir tepe bağlantısına sahip olduğunu kanıtlar.
Uyumluluk kavramı tanıtıldı ve ağın her köşesi için bağlantıya ne ölçüde katkıda bulunduğunu tanımlar. -2'lik bir tutarlılığa sahiptir, çünkü ağın köşe bağlantısı 1 varsa, köşe 7 varsa ve köşe bağlantısı 3'ü silersek. Öte yandan, 6. köşe bağdaşıklık 1'e sahiptir çünkü onu ağdan çıkarırsak köşe bağlantısı 3'ten 2'ye düşer.
Tanımdan, bir tepe noktasının uyumluluğunun 1'den büyük olamayacağı sonucu çıkar. Sezgisel olarak, negatif uyumluluğa sahip bir tepe noktası, ağın bir aykırı değeri iken, uyumluluğu 1 olan bir tepe merkezidir. Bir ağın negatif uyumluluğa sahip en fazla bir tepe noktasına sahip olabileceği ve bu negatif tepenin komşuluğunun, çıkarılması ağın bağlantısını kesen κ(G) boyutunda tek köşeler kümesini içerdiği gösterilebilir.
Örnek olarak, (a)'da gösterilen ağı ele alalım; burada 7. köşe, negatif uyumluluğa sahip tek tepe noktasıdır. 7. köşenin tek komşusu 1. köşedir ve bu, silinmesi ağı bölen tek köşedir.
Bir ağın en fazla bir negatif tepe noktası olabilmesine rağmen, negatif tepe noktasını kaldırarak ve ardından bir sonraki negatif tepe noktasını arayarak bir dizi gevşek bağlı köşeyi hesaplayabiliriz.
Bu algoritma, bir ağdaki gevşek bağlı köşeleri bulmak için kullanılabilir çünkü negatif bir tepe noktası grafiğin çevresindedir. Bu yaklaşımın bir dezavantajı, bu algoritmanın büyük ağlar için bile birkaç köşeden sonra durabilmesidir, çünkü negatif tutarlılığa sahip başka köşe yoktur.
Bir tepe noktasının tutarlılığı, standart bağlantı algoritmaları kullanılarak hesaplanabilir. Her tepe noktasının uyumluluğunu hesaplamak için, bağlantı algoritmasının n kez çağrılması gerekir; burada n, ağdaki köşe sayısıdır.
Minimum Derece
Şimdiye kadar bahsettiğimiz istatistikler, bir ağın bağlanabilirliği hakkında açıklamalar yapıyor. m-derecesi [65]'te Boesch ve Thomas tarafından tanıtıldı. Bağlantı kesildikten sonra ağın durumu ile ilgilidir.
Bir ağın minimum m-derecesi ξ(m), ağın bağlantısını G1'in tam olarak m köşe noktası içerdiği iki bağlı bileşen G1 ve G2'ye ayırmak için kaldırılması gereken en küçük kenar sayısıdır.
Minimum m-derecesini hesaplamak için, m boyutundaki tüm köşe kümelerini denemekten ve küme ile tamamlayıcısı tarafından indüklenen grafiklerin bağlantılı olup olmadığını kontrol etmekten asimptotik olarak daha hızlı bilinen bir algoritma yoktur. Bu durumda, kümedeki köşeleri dışarıdaki köşelerle birleştiren kenarların sayısını sayarız.
Bu istatistiğin ana sorunu, grafiğin bölünmesinin iki bağlantılı bileşenle sonuçlanması gerektiğidir, bu nedenle sezgisel bir sağlamlık kavramını ifade etmez. 3 derece 3 bulunurken, iki kalın kenarın silinmesi, üç köşeli bir bileşeni ağdan ayırmak için yeterlidir.
Yeni Ekonominin Fırsatları ve Zorlukları
Bu günlerde Asya genelinde hükümet yetkilileri, akademisyenler ve genel halk arasında en moda kelimelerden biri, devam eden BT devriminin ortasında ortaya çıkan ekonomiye atıfta bulunan “Yeni Ekonomi”dir.
BT devrimi, bilgi ve iletişim teknolojilerinin yakınsaması ile mümkün kılınan bilgi bulma ve iletme maliyetindeki keskin düşüşe atıfta bulunur. Bu nedenle bilişim devrimi, bilişim devrimi olarak da bilinmektedir.
Daha kullanışlı ve daha güçlü bilgi işlem ekipmanı, özellikle kişisel bilgisayarlar (PC’ler), daha iyi ve daha uygun fiyatlı telekomünikasyon hizmetleriyle birlikte BT devrimini birlikte yürütüyor. Bu geniş kapsamlı devrimin belki de en tanıdık tezahürü, evlerimizin ve ofislerimizin rahatlığında bizi kelimenin tam anlamıyla dünyanın geri kalanına bağlayabilen İnternet’tir. Bilişim devrimi, Yeni Ekonomi olarak adlandırılan yeni bir ekonomik paradigmaya yol açıyor.
Yeni Ekonomi, yapısal olarak birçok yönden Eski Ekonomiden farklıdır. İkincisi donanıma dayalıyken, yazılım Yeni Ekonominin tanımlayıcı özelliğidir. Yeni Ekonomide katma değer, Eski Ekonomide olduğu gibi mevcut bilginin uygulanmasından ziyade yeni bilginin yaratılmasından gelir.
Eski Ekonomiden Yeni Ekonomiye doğru mevcut geçiş, bu nedenle, ürün yapma ve tüketme sanayi çağından, bilgi yaratma ve özümseme bilgi çağına geçiştir. Eski Ekonominin odak noktası hammaddeleri mal ve hizmetlere dönüştürmek iken, Yeni Ekonominin odak noktası entelektüel sermayeyi yeni bilgi ve bilgiye dönüştürmektir.
Örneğin, demir ve kömürü çeliğe dönüştürmek, Eski Ekonominin eylem halindeki klasik bir örneğidir, oysa finansal verileri daha verimli bir şekilde işlemek için yeni yazılımlar oluşturmak, Yeni Ekonomi hakkındaki zihinsel resmimize uyar. Kısacası, toprak, emek ve sermaye gibi daha geleneksel üretim faktörleri yerine entelektüel sermaye, Yeni Ekonominin temelini oluşturmaktadır.
Yeni Ekonomi’nin arkasında küreselleşme gibi başka güçler olsa da, birincil itici gücü BT devrimidir. Bunun nedeni, Yeni Ekonomi’nin bilgi ve enformasyon yaratmaya ve yaymaya dayalı olması ve BT devriminin bunu yapmanın maliyetini önemli ölçüde azaltmış olmasıdır.
BT devriminin kalbinde yer alan bilgi teknolojisi ve iletişim teknolojisinin süregelen yakınsaması, bilgi ve enformasyonun yaratılmasını ve yayılmasını hızlandırmaktadır.
Bilgi ve enformasyonun her yerde mevcut olduğunu ancak çoğu zaman üretim girdilerini göz ardı ettiğini belirtmekte fayda var. Gerçek dünyada, ders kitaplarının dünyasının aksine, bilgi maliyetlidir, bu nedenle BT devrimi, düşen bilgi maliyetlerinin ve dolayısıyla işlem maliyetlerinin arz yönlü bir devrimini temsil eder.
BT’den kaynaklanan firma düzeyinde verimlilik kazanımlarının spesifik örnekleri arasında daha düşük tedarik maliyetleri, daha iyi tedarik zinciri yönetimi ve daha sıkı envanter kontrolü yer alır. Goldman Sachs’ta Martin Brooks ve Zaki Wahhaj tarafından 2000 yılında yayınlanan bir rapora göre, firmaların internet üzerinden satın almalarından elde ettikleri potansiyel tasarruf, kömür endüstrisinde %2’den elektronik bileşenler endüstrisinde %40’a kadar değişmektedir.
Ayrıca tedarikçilerle çevrimiçi iş yapmanın bir araba yapma maliyetini %14’e kadar azaltabileceğini tahmin ediyorlar. British Telecom, çevrimiçi mal ve hizmet satın almanın, satın aldığı mal ve hizmetlerin doğrudan maliyetlerini %11 oranında azaltacağını iddia ediyor.
Yeni ekonominin özellikleri
Teknolojinin ekonomiye Zararları
Yeni ekonomi nedir
Girişimcilik ile ekonomi arasında bir ilişki var mıdır
Teknolojik gelişmelerin kültürel ve ekonomik Etkileri
Yeni ekonomi ve eski Ekonomi arasındaki Farklar
Yeni Ekonomi ile ilgili Makaleler
Eski ekonomi ve Yeni ekonomi
Kudyba ve Diwan, 1995 ve 1997 yılları arasında ABD’de çok çeşitli endüstrilerde firma düzeyinde bilgi teknolojisi yatırımlarının etkisine ilişkin yakın tarihli kapsamlı bir çalışmada, BT yatırımının firma verimliliği üzerinde önemli bir olumlu etkisi olduğunu ve ayrıca bu olumlu etkisi zamanla artar.
Verimlilik kazanımları firmadan firmaya ve sektörden sektöre değişiklik gösterse de, en azından bazı firmalar ve sektörler önemli kazanımlar gerçekleştirecektir. BT devriminin firma düzeyindeki etkisini özetler.
Makro düzeyde görebileceğimiz gibi, daha düşük bilgi ve işlem maliyetleri, ekonominin her fiyat düzeyinde daha fazla üretmesini sağlayarak arz eğrisinin sağa doğru kaymasına ve daha düşük fiyat düzeyleri ile daha yüksek çıktılardan oluşan yeni bir dengeye neden olur. Pozitif arz şoku, deflasyonist baskılarla birlikte her iki dünyanın da en iyi hızlı ekonomik büyümesini beraberinde getiriyor.
Mikro düzeyde, yaratıcılık, yenilikçilik ve risk alma her zaman başarılı girişimciliğin temel unsurları olurken, Yeni Ekonomi’de bu niteliklere daha da büyük bir prim verilmektedir. Makro düzeyde bu, en başarılı ekonomilerin, BT devriminin bilgi maliyet tasarruflarından tam olarak yararlanarak yeni bilgi ve bilgi yaratmada en etkili olan ekonomiler olacağı anlamına gelir.
Esnek ve kuralsızlaştırılmış pazarlarla ilişkili kaynakların çevik yeniden tahsisi, bilgi çağında bilginin ve dolayısıyla teknolojinin hızla eskimesi göz önüne alındığında bir ekonomi için hayati önem taşımaktadır. Aynı derecede önemli olan, sadece mevcut bilgiyi özümseyen değil, aynı zamanda yeni bilgi üretebilen işçiler üretebilen insan kaynaklarının geliştirilmesidir.
İmalat ürünlerinin seri üretilen, düşük marjlı metalara dönüşümü artık düşük teknolojili ürünlerle sınırlı değil, teknolojik merdivenin yukarılarında da daha belirgin hale geliyor.
Üretimin ve ekonomik faaliyetin küreselleşmesinin bir sonucu olan bu eğilim, özellikle imalat sektörlerinde bir çöküş yaşayan yüksek gelirli ülkelerde daha yaratıcı ve yenilikçi bir işgücü ve ekonominin gerekliliğini güçlendirmektedir.
BT devrimi, bu ülkelerde imalattan hizmetlere geçişe daha fazla ivme kazandırıyor. Çıktının bileşimindeki bu kayma ile ilgili olarak, seri üretimden bireysel tercihlere uyacak şekilde özelleştirmeye doğru bir kayma var. Bu eğilimin temelinde, firmalar ve tüketiciler arasındaki işlem maliyetlerinin BT kaynaklı azalması yatmaktadır.
Aynı zamanda, firmalar arasındaki işlem maliyetlerinin BT kaynaklı azaltılması, çeşitli hizmetlerin başka firmalara ihale edilmesini veya dışarıdan hizmet alınmasını teşvik etmektedir.
Firmalar arası işlem maliyetlerinin firmanın optimal büyüklüğünü belirlediği ölçüde, firmalar arası işlem maliyetlerinin daha düşük olması ve firmanın daha küçük bir optimal büyüklüğü ile sonuçlanmasını bekleyebiliriz. Bu da giderek daha yüksek düzeyde uzmanlaşmayı ve dolayısıyla verimlilik ve üretkenlik için faydalı etkileri olan temel yetkinlikler üzerinde yoğunlaşmayı ima eder.