Convergência fraca local e suas aplicações

Motivado em parte pela compreensão da análise de casos médios de algoritmos fundamentais em ciência da computação e em parte pela ampla gama de dados de rede disponíveis na última década, uma variedade de modelos de grafos aleatórios, com processos correspondentes sobre esses objetos, foram propostos nos últimos anos. O principal objetivo deste artigo é dar uma visão geral da convergência fraca local, que emergiu como uma técnica importante para entender a assimptótica de grandes redes para uma ampla gama de funcionais e modelos. Ao contrário de uma pesquisa, o objetivo principal é tentar explicar alguns dos principais conceitos e seu uso para pesquisadores juniores na área e indicar recursos potenciais para leitura adicional.