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| 內容簡介： |
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本书由浅入深、由易到难地介绍了复杂网络的研究背景、模型及应用，其内容依次为：第一部是引言，介绍了研究复杂网络需要具备的基础知识，包括对图论、无标度和分形的简单介绍；第二部分介绍了网络的模型，涵盖了随机网络模型、实际网络特性、复杂网络模型及演化网络模型；第三部分主要介绍了复杂网络的结构和鲁棒性，包括无标度网络中的距离、复杂网络的自相似性、渗流和有向加权复杂网络的结构等；第四部分是复杂网络的功能分析，主要包括复杂网络传播、免疫、搜索等动力学分析和应用。
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| 目錄：
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第1章 引言
1.1 图论
1.2 无标度过程和分形结构
第一部分 随机网络模型
第2章 ER（Erdiis-Renyi）模型
2.1 ER图
2.2 无标度网络
2.3 直径和分形维数
2.4 实际网络模型的随机图
2.5 展望和应用
第3章 对于现实世界网络的观察：互联网、流行病、蛋白质和DNA
3.1 真实世界的复杂网络
3.2 现实网络的属性
3.3 介数中心性：你在网络中的重要性有多大?
3.4 结论
第4章 复杂网络模型
4.1 引言
4.2 引入捷径：小世界网络
4.3 给定度分布的随机图
4.4 相关性介绍
4.5 随机有向网络：万维网的建模
4.6 引入空间概念：嵌入式无标度网格
4.7 分层和分形网络
练习
第5章 网络增长模型：BA模型及其变型
5.1 BA模型
5.2 BA模型的变型
5.3 线性化弦图（LCD）
5.4 适应性模型
练习
第二部分 复杂网络的结构和鲁棒性
第6章无标度网络中的距离：极端小世界
6.1 介绍
6.2 最小距离网络
6.3 随机无标度网络
6.4 层结构和互联网断面——你的邮件走了多远
6.5 讨论和结论
练习
第7章 复杂网络的自相似性
第8章 空间嵌入网络上的距离
第9章 网络的结构：生成函数方法
9.1 介绍
9.2 一般结果
9.3 无标度网络
练习
第10章 复杂网络上的渗流
10.1 概述
10.2 随机故障
10.3 蓄意攻击
10.4 临界指数
10.5 相关网络的渗流
10.6 k核（k-eore）渗流：容错网络
10.7 总结
练习
第11章 随机有向网络的结构：蝴蝶结结构
11.1 引言
11.2 结构
11.3 最大连通子团
11.4 有向无标度网络中的渗流理论
11.5 临界指数
11.6 总结
练习
第12章权重：带宽分配以及多媒体传播
12.1 简介
12.2 随机加权网络
12.3 相关加权网络
12.4 总结
练习
第三部分 网络的功能：动力学与应用
第13章 网络结构的优化
13.1 引言
13.2 最优化分析
13.3 一般结果
13.4 总结
第14章 流行病模型
14.1 简介
14.2 流行病动力学和流行病学模型
练习
第15章 免疫
15.1 随机免疫
15.2 定向免疫：免疫合适的人
15.3 熟人免疫：用最少的信息免疫合适的人
15.4 SIR模型的数值结果
15.5 结论
练习
第16章 网络热力学模型
16.1 引言
16.2 复杂网络上的伊辛模型
16.3 总结
练习
第17章 谱特征，运输，扩散和动力学
17.1 邻接矩阵的频谱
17.2 拉普拉斯矩阵
17.3 图的谱隙和扩散
17.4 流量和自相似
17.5 总结
练习
第18章 网络搜索
18.1 引言
18.2 通过度搜索
18.3 通过最短路径搜索
18.4 总结
练习
第19章 生物学网络和网络模体
19.1 代谢网络的结构
19.2 基因网络的结构
19.3 网络模体
19.4 总结
附录A 概率论方法
附录B 渐近性和量级
附录C 网络仿真和分析算法
参考文献
索引
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