Methods for the modeling and control of artificial and natural complex networks [Metodi per la modellazione e il controllo di reti complesse artificiali e naturali]

This thesis develops methods for the modeling and control of artificial and natural complex networks, combining theoretical analysis, numerical simulations, and experimental validation. In the modelling part, two distinct aspects are addressed: the reconstruction of networks from dynamical data and the definition of spatial generative models for the creation of surrogate networks, applied respectively to power grids and brain systems. In the control part, the edge-snapping mechanism is extended for adaptive synchronization under local constraints and experimentally validated on chaotic oscillator circuits. The work provides unified tools for analysing and regulating collective dynamics in complex systems.

La tesi sviluppa metodi per la modellazione e il controllo di reti complesse artificiali e naturali, combinando analisi teorica, simulazioni numeriche e validazione sperimentale. Nella parte di modellazione, vengono affrontati due temi distinti: la ricostruzione di reti a partire da dati dinamici e la definizione di modelli generativi spaziali per la creazione di reti surrogate, applicate rispettivamente a sistemi elettrici e cerebrali. Nella parte di controllo, il meccanismo di edge snapping viene esteso per la sincronizzazione adattiva con vincoli locali e validato sperimentalmente su circuiti caotici. Il lavoro propone strumenti unificati per analizzare e regolare la dinamica collettiva nei sistemi complessi.