Las redes aleatorias, como las de Erdos-Renyi no muestran la propiedad de "mundo pequeño"

La propiedad de "mundo pequeño" se manifiesta en un aumento de la distancia promedio de una red con el logaritmo del número de nodos.

Las redes complejas libres de escala muestran la propiedad de "mundo pequeño".

Las redes generadas por el modelo de Watts-Strogatz muestran la propiedad de "mundo pequeño"

El número reproductivo básico R_0 tiene sentido físico al inicio de la ola epidémica y no otorga ninguna información sobre el resto de la evolución temporal.

No es posible estimar aproximadamente el impacto final de la epidemia (Attack rate) a partir de R_0.

Es posible obtener analíticamente el número de infectados en el pico de la epidemia. 

Es posible obtener analíticamente el instante temporal en el que va a ocurrir el pico de infectados, pero no el número de infectados en el pico.

Ninguna de las otras respuestas es correcta

El número reproductivo básico R_0 es el número de infecciones secundarias que un individuo infectado en una población de individuos susceptibles realiza durante toda su etapa infecciosa. 

La expresión matemática del número reproductivo básico R_0 depende del modelo compartimental que estemos usando. 

El número reproductivo básico R_0 se puede medir experimentalmente, en particular al inicio de una epidemia cuando los contagios crecen de forma exponencial.

Lo podemos expresar siempre como el producto del número de contactos por unidad de tiempo, la probabilidad de contagio por contacto y el tiempo de la ola epidémica.

La probabilidad de que el vecino escogido tenga un grado k menor que el grado medio de la red, <k>, es mayor que si lo hubiéramos escogido totalmente al azar, es decir, sin pasar por el nodo intermedio.

La probabilidad de que el vecino escogido tenga un grado k mayor que el grado medio de la red, <k>, es menor que si lo hubiéramos escogido totalmente al azar, es decir, sin pasar por el nodo intermedio.

La probabilidad de que el vecino escogido tenga un grado k igual al grado medio de la red, <k>, es igual que si lo hubiéramos escogido totalmente al azar, es decir, sin pasar por el nodo intermedio.

La probabilidad de que el vecino escogido tenga un grado k igual al grado medio de la red, <k>, es mayor que si lo hubiéramos escogido totalmente al azar, es decir, sin pasar por el nodo intermedio.

El umbral epidémico hallado con el HMF crece con el segundo momento de la distribución de grado.

La aproximación de HMF es útil cuando queremos tratar a los nodos de forma individualizada, es decir, sin agruparlos en clases de conectividad.

Todas las redes con idéntica distribución de grado son tratadas de forma equivalente bajo la aproximación del HMF.

El umbral epidémico hallado con el HMF solo depende de: 1) el primer momento de la distribución de grado y 2) la probabilidad (mu) de abandonar el compartimento Infeccioso.

En las redes asortativas los nodos de alto grado se combinan con los nodos de bajo grado

En las redes disasortativas los nodos de alto grado se combinan con nodos de bajo grado

En las redes asortativas los nodos no tienen ninguna preferencia hacia vecinos de alto o bajo grado.

En las redes disasortativas los vecinos de los nodos de alto grado tienden a conectarse entre sí

Las redes de Watts-Strogatz muestran alto clustering para cualquier valor de p, siendo p la probabilidad de reconexión de cada link en la red original (tipo anillo).

Las redes de Erdös-Rènyi tienen un grado medio <k>=p,siendo p la probabilidad de conexión entre cada pareja de nodos.

Las redes de Watts-Strogatz tienen una distribución de grado, P(k), de tipo Poisson.

Las redes de Erdös-Rènyi tienen un coeficiente de clustering promedio <C>=p, siendo p la probabilidad de conexión entre cada pareja de nodos.

Ninguna de las otras respuestas es correcta

El umbral de sincronización es inversamente proporcional a la fracción (densidad) de osciladores cuya frecuencia natural es igual a la promedio (de compromiso).

Los osciladores con frecuencias lejanas a la frecuencia promedio (de compromiso) tienen mayor facilidad para sincronizarse que los osciladores con frecuencias cercanas a la frecuencia de compromiso

El umbral de sincronización es proporcional a la fracción (densidad) de osciladores cuya frecuencia natural es igual a la promedio (de compromiso).

Podemos deformar el modelo de BA para generar redes con clustering y distintos exponentes (gamma) de la ley de potencias.

El clustering de las redes de Barabasi-Albert decae hacia 0 conforme su tamaño (número de nodos) aumenta.

Las redes de Barabasi-Albert carecen de la propiedad de mundo pequeño.

El exponente (gamma) de la ley de potencias que sigue la distribución de grado de las redes Barabasi-Albert es igual a 3.

El modelo de Barabasi-Albert genera redes libres de escala cuya distribución de grado sigue una ley de potencias.

... no hay puntos fijos.

... solo hay puntos fijos interiores (0<c<1) correspondientes a equilibrios mixtos en la caza del ciervo y el dilema del prisonero.

... siempre hay 3 puntos fijos: dos corresponden al dominio de una de las estrategias y el tercero a un equilibrio mixto (mexcla de estrategias).

Ninguna de las otras respuestas es correcta

... siempre hay al menos dos puntos fijos correspondientes a todos cooperadores c=1 o todos desertores c=0.