Redes sem escala típica; visão geral, modelos alternativos e técnicas computacionais.
Redes complexas; redes sem escala típica; redes aleatórias; distribuição de conectividade em lei de potência.
Estamos inseridos num mundo formado por redes e nos últimos anos estudos sobre redes e suas propriedades têm se expandido consideravelmente. A principal razão é que diversos sistemas podem ser modelados através das chamadas redes complexas. Exemplos de sistemas facilmente modelados como redes são: a sociedade, a Web, o cérebro, dentre outros. Para compreender o comportamento desses sistemas, vários modelos na área de Redes Complexas foram propostos. Barabási e Albert propuseram um modelo que incluía dois mecanismos básicos (crescimento e ligação preferencial), reproduzindo um comportamento característico em alguns sistemas reais: distribuição de conectividade em lei de potência. Como consequência do modelo de Barabási e Albert, foram surgindo outros modelos de redes, considerando diferentes tipos de fatores incluídos no mecanismo de ligação preferencial. Modelos que utilizam este mecanismo explicam satisfatoriamente o aparecimento das distribuições que seguem lei de potência em redes reais. Entretanto, a ligação preferencial não é o único mecanismo através do qual uma rede pode crescer e gerar este tipo de distribuição de conectividade. Portanto, neste trabalho analisamos dois modelos que utilizam mecanismos diferentes da ligação preferencial e que são capazes de gerar redes sem escala típica: o modelo de cópia de vértices e o modelo de desconstrução de redes poissonianas. Comparamos os resultados com as redes decorrentes do modelo de Barabási e Albert, pois acreditamos que estudar modelos distintos que geram resultados similares pode nos proporcionar uma ampliação dos nossos conhecimentos referentes à área de aplicação das redes complexas e sobre os mecanismos capazes de gerar essas redes. Devido à necessidade de produção e divulgação de materiais introdutórios às técnicas computacionais para a simulação de redes, também apresentamos neste trabalho algumas técnicas utilizadas para implementar computacionalmente as redes dos modelos apresentados.