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Personne :
Hébert-Dufresne, Laurent

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Date de naissance

Projets de recherche

Structures organisationnelles

Fonction

Nom de famille

Hébert-Dufresne

Prénom

Laurent

Affiliation

Département de physique, de génie physique et d'optique, Faculté des sciences et de génie, Université Laval

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ORCID

Identifiant Canadiana

ncf11861320

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Résultats de recherche

Voici les éléments 1 - 10 sur 24
  • PublicationAccès libre
    Complex networks as an emerging property of hierarchical preferential attachment
    (American Physical Society, 2015-12-09) Young, Jean-Gabriel; Hébert-Dufresne, Laurent; Allard, Antoine; Laurence, Edward; Dubé, Louis J.
    Real complex systems are not rigidly structured; no clear rules or blueprints exist for their construction. Yet, amidst their apparent randomness, complex structural properties universally emerge. We propose that an important class of complex systems can be modeled as an organization of many embedded levels (potentially infinite in number), all of them following the same universal growth principle known as preferential attachment. We give examples of such hierarchy in real systems, for instance, in the pyramid of production entities of the film industry. More importantly, we show how real complex networks can be interpreted as a projection of our model, from which their scale independence, their clustering, their hierarchy, their fractality, and their navigability naturally emerge. Our results suggest that complex networks, viewed as growing systems, can be quite simple, and that the apparent complexity of their structure is largely a reflection of their unobserved hierarchical nature.
  • PublicationAccès libre
    Percolation on random networks with arbitrary k-core structure
    (American Physical Society through the American Institute of Physics, 2013-12-30) Young, Jean-Gabriel; Hébert-Dufresne, Laurent; Allard, Antoine; Dubé, Louis J.
    The k-core decomposition of a network has thus far mainly served as a powerful tool for the empirical study of complex networks. We now propose its explicit integration in a theoretical model. We introduce a hard-core random network (HRN) model that generates maximally random networks with arbitrary degree distribution and arbitrary k-core structure. We then solve exactly the bond percolation problem on the HRN model and produce fast and precise analytical estimates for the corresponding real networks. Extensive comparison with real databases reveals that our approach performs better than existing models, while requiring less input information.
  • PublicationAccès libre
    Finite-size analysis of the detectability limit of the stochastic block model
    (American Physical Society, 2017-06-19) Young, Jean-Gabriel; Hébert-Dufresne, Laurent; Laurence, Edward; Dubé, Louis J.; Desrosiers, Patrick
    It has been shown in recent years that the stochastic block model is sometimes undetectable in the sparse limit, i.e., that no algorithm can identify a partition correlated with the partition used to generate an instance, if the instance is sparse enough and infinitely large. In this contribution, we treat the finite case explicitly, using arguments drawn from information theory and statistics. We give a necessary condition for finite-size detectability in the general SBM. We then distinguish the concept of average detectability from the concept of instance-by-instance detectability and give explicit formulas for both definitions. Using these formulas, we prove that there exist large equivalence classes of parameters, where widely different network ensembles are equally detectable with respect to our definitions of detectability. In an extensive case study, we investigate the finite-size detectability of a simplified variant of the SBM, which encompasses a number of important models as special cases. These models include the symmetric SBM, the planted coloring model, and more exotic SBMs not previously studied. We conclude with three appendices, where we study the interplay of noise and detectability, establish a connection between our information-theoretic approach and random matrix theory, and provide proofs of some of the more technical results.
  • PublicationAccès libre
    Global efficiency of local immunization on complex networks
    (Nature Publishing Group, 2013-07-10) Young, Jean-Gabriel; Hébert-Dufresne, Laurent; Allard, Antoine; Dubé, Louis J.
    Epidemics occur in all shapes and forms: infections propagating in our sparse sexual networks, rumours and diseases spreading through our much denser social interactions, or viruses circulating on the Internet. With the advent of large databases and efficient analysis algorithms, these processes can be better predicted and controlled. In this study, we use different characteristics of network organization to identify the influential spreaders in 17 empirical networks of diverse nature using 2 epidemic models. We find that a judicious choice of local measures, based either on the network's connectivity at a microscopic scale or on its community structure at a mesoscopic scale, compares favorably to global measures, such as betweenness centrality, in terms of efficiency, practicality and robustness. We also develop an analytical framework that highlights a transition in the characteristic scale of different epidemic regimes. This allows to decide which local measure should govern immunization in a given scenario.
  • PublicationAccès libre
    Coexistence of phases and the observability of random graphs
    (American Physical Society, 2014-02-06) Young, Jean-Gabriel; Hébert-Dufresne, Laurent; Allard, Antoine; Dubé, Louis J.
    In a recent Letter, Yang et al. [Phys. Rev. Lett. 109, 258701 (2012)] introduced the concept of observability transitions: the percolationlike emergence of a macroscopic observable component in graphs in which the state of a fraction of the nodes, and of their first neighbors, is monitored. We show how their concept of depth-L percolation—where the state of nodes up to a distance L of monitored nodes is known—can be mapped onto multitype random graphs, and use this mapping to exactly solve the observability problem for arbitrary L. We then demonstrate a nontrivial coexistence of an observable and of a nonobservable extensive component. This coexistence suggests that monitoring a macroscopic portion of a graph does not prevent a macroscopic event to occur unbeknown to the observer. We also show that real complex systems behave quite differently with regard to observability depending on whether they are geographically constrained or not.
  • PublicationAccès libre
    On the growth and structure of social systems following preferential attachment
    (2014) Hébert-Dufresne, Laurent; Dubé, Louis J.
    L’inégalité est une caractéristique notoire des systèmes sociaux. Dans cette thèse, nous nous attarderons à la distribution et à la structure de la répartition de leurs ressources et activités. Dans ce contexte, leurs extrêmes iniquités tendent à suivre une propriété universelle, l’indépendance d’échelle, qui se manifeste par l’absence d’échelle caractéristique. En physique, les organisations indépendantes d’échelle sont bien connues en théorie des transitions de phase dans laquelle on les observe à des points critiques précis. Ceci suggère que des mécanismes bien définis sont potentiellement responsables de l’indépendance d’échelle des systèmes sociaux. Cette analogie est donc au coeur de cette thèse, dont le but est d’aborder ce problème de nature multidisciplinaire avec les outils de la physique statistique. En premier lieu, nous montrons qu’un système dont la distribution de ressource croît vers l’indépendance d’échelle se trouve assujetti à deux contraintes temporelles particulières. La première est l’attachement préférentiel, impliquant que les riches s’enrichissent. La seconde est une forme générale de comportement d’échelle à délai entre la croissance de la population et celle de la ressource. Ces contraintes dictent un comportement si précis qu’une description instantanée d’une distribution est suffisante pour reconstruire son évolution temporelle et prédire ses états futurs. Nous validons notre approche au moyen de diverses sphères d’activités humaines dont les activités des utilisateurs d’une page web, des relations sexuelles dans une agence d’escorte, ainsi que la productivité d’artistes et de scientifiques. En second lieu, nous élargissons notre théorie pour considérer la structure résultante de ces activités. Nous appliquons ainsi nos travaux à la théorie des réseaux complexes pour décrire la structure des connexions propre aux systèmes sociaux. Nous proposons qu’une importante classe de systèmes complexes peut être modélisée par une construction hiérarchique de niveaux d’organisation suivant notre théorie d’attachement préférentiel. Nous montrons comment les réseaux complexes peuvent être interprétés comme une projection de ce modèle de laquelle émerge naturellement non seulement leur indépendance d’échelle, mais aussi leur modularité, leur structure hiérarchique, leurs caractéristiques fractales et leur navigabilité. Nos résultats suggèrent que les réseaux sociaux peuvent être relativement simples, et que leur complexité apparente est largement une réflexion de la structure hiérarchique complexe de notre monde.
  • PublicationRestreint
    The social zombie : modelling undead outbreaks on social networks
    (University of Ottawa Press, 2014-01-01) Hébert-Dufresne, Laurent; Allard, Antoine; Noël, Pierre-André; Dubé, Louis J.; Marceau, Vincent.
    According to Mulder’s theory, the zombies will eventually fall on each other and make love. However, be it for love or evil, the cold hard reality remains that the actions of the undead, just as those of the living, are also structured by simple constraints of social or spatiotemporal nature. In this chapter, we improve upon the standard zombie outbreak model by considering the underlying social network of the living and the horde behaviour of the undead. This model is then further improved by considering the adaptive nature of social interactions: people usually tend to avoid contact with zombies. Doing so captures the coevolution of the human social network and of the zombie outbreak, which encourages humans to naturally barricade themselves in groups of survivors to better fight the undead menace. And then? Better stack goods, arm yourself and be patient, for the undead hordes are there to stay; hopefully dancing and making love.
  • PublicationAccès libre
    La structure communautaire comme paradigme d'organisation des réseaux complexes
    (2011) Hébert-Dufresne, Laurent; Dubé, Louis J.
    La caractérisation des propriétés universelles des systèmes complexes aide à comprendre comment leurs éléments sont distribués et connectés, pourquoi il en est ainsi et quelles en sont les conséquences. Dans les réseaux complexes, ces propriétés incluent l'organisation indépendente d'échelle, la propriété du small-world, la modularité et Y auto-similarité. Par contre, aucun mécanisme connu n'explique l'émergence de toutes ces propriétés. On développe ici un nouveau modèle d'organisation qui considère les communautés, plutôt que les éléments de base ou les liens qu'ils partagent, comme les blocs fondamentaux des systèmes complexes. On conclut que les propriétés mentionnées précédemment sont unifiées dans une structure communautaire indépendente d'échelle. Comme preuve empirique de notre attachement préférentiel structurel, nous examinons des réseaux sociaux (collaborations entre scientifiques et entre acteurs) et d'information (l'Internet) et sommes capables de reproduire leurs distributions en éléments par communauté et communautés par élément. De plus, notre modèle permet de prédire comment les structures et les éléments sont interconnectés, souvent de manière auto-similaire, en plus d'offrir de bons indices quant à l'évolution temporelle de ces systèmes. Nous utilisons la structure communautaire indépendente d'échelle comme nouveau paradigme d'organisation et étudions ces effets sur les phénomènes propagatoires sur réseaux complexes. Ici, une analyse par champs moyens est utilisée pour coupler de façon cohérente la dynamique des éléments du réseau et la dynamique des motifs récurrents dans leur topologie. Pour un modèle d'épidémie sur réseaux sociaux, cette approche procure un système d'EDOs pour l'évolution temporelle, en plus de solutions analytiques pour le seuil épidémique et la prévalence à l'équilibre. Dans le cadre de cette application, nous évaluons comment notre compréhension de la structure d'un réseau nous aide à contrôler sa dynamique. À la lumière de nos analyses, nous postulons ensuite un nouveau paradigme pour la description de Y organisation des réseaux complexes.
  • PublicationAccès libre
    Constrained growth of complex scale-independent systems
    (American Physical Society, 2016-03-03) Young, Jean-Gabriel; Hébert-Dufresne, Laurent; Allard, Antoine; Dubé, Louis J.
    Scale independence is a ubiquitous feature of complex systems that implies a highly skewed distribution of resources with no characteristic scale. Research has long focused on why systems as varied as protein networks, evolution, and stock actions all feature scale independence. Assuming that they simply do, we focus here on describing how this behavior emerges, in contrast to more idealized models usually considered. We arrive at the conjecture that a minimal model to explain the growth toward scale independence involves only two coupled dynamical features: the first is the well-known preferential attachment principle, and the second is a general form of delayed temporal scaling. While the first is sufficient, the second is present in all studied data and appears to maximize the speed of convergence to true scale independence. The delay in this temporal scaling acts as a coupling between population growth and individual activity. Together, these two dynamical properties appear to pave a precise evolution path, such that even an instantaneous snapshot of a distribution is enough to reconstruct the past of the system and predict its future. We validate our approach and confirm its usefulness in diverse spheres of human activities, ranging from scientific and artistic productivity to sexual relations and online traffic.
  • PublicationRestreint
    Efficient sampling of spreading processes on complex networks using a composition and rejection algorithm
    (Elsevier, 2019-02-19) Young, Jean-Gabriel; Hébert-Dufresne, Laurent; St-Onge, Guillaume; Dubé, Louis J.
    Efficient stochastic simulation algorithms are of paramount importance to the study of spreading phenomena on complex networks. Using insights and analytical results from network science, we discuss how the structure of contacts affects the efficiency of current algorithms. We show that algorithms believed to require O(log N) or even O(1) operations per update – where N is the number of nodes – display instead a polynomial scaling for networks that are either dense or sparse and heterogeneous. This significantly affects the required computation time for simulations on large networks. To circumvent the issue, we propose a node-based method combined with a composition and rejection algorithm, a sampling scheme that has an average-case complexity of O[log(log N)] per update for general networks. This systematic approach is first set-up for Markovian dynamics, but can also be adapted to a number of non-Markovian processes and can enhance considerably the study of a wide range of dynamics on networks.