An Introduction to Communication Network Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Kesidis, George

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2007-7

价格:701.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471371410

丛书系列:

图书标签:

• 通信网络分析
• 网络科学
• 图论
• 复杂网络
• 社交网络分析
• 信息传播
• 网络建模
• 数据分析
• 通信工程
• 计算机网络

《通信网络分析导论》是一本深入探讨通信网络运作机制、性能评估以及优化策略的专业书籍。本书旨在为读者构建一个全面的知识框架，理解当今复杂且快速发展的通信系统。 核心内容聚焦： 本书的基石在于对通信网络进行深入的理论分析和实践探索。它首先会细致地勾勒出不同类型通信网络的结构和拓扑，从最基础的点对点连接到庞大复杂的互联网，再到新兴的无线传感器网络和物联网。读者将学习到如何用数学模型来描述这些网络的特性，例如节点间的连通性、路径的长度、网络的直径以及度分布等。 网络性能评估是本书的另一大重点。 书中将详细介绍评估网络性能的关键指标，包括吞吐量（throughput）、延迟（latency）、抖动（jitter）、丢包率（packet loss rate）以及可用性（availability）。针对这些指标，本书将引入一系列量化分析的方法和工具。例如，读者会学习如何利用排队论（queuing theory）来分析网络中的数据包排队行为，预测和理解延迟和丢包的成因；如何运用统计学方法来分析网络流量的模式，从而为性能瓶颈的识别提供依据。 网络的拓扑分析及其对性能的影响是本书不可或缺的一部分。 书中将深入探讨不同网络拓扑（如星型、总线型、环型、网状型等）在效率、鲁棒性以及成本方面的优劣。更进一步，本书会引导读者理解复杂网络理论（complex network theory）在通信网络研究中的应用，例如识别网络中的关键节点（hubs）、分析信息的传播路径以及评估网络的鲁棒性（resilience）和脆弱性（vulnerability）。读者将学习如何运用度中心性（degree centrality）、介数中心性（betweenness centrality）和紧密度中心性（closeness centrality）等指标来量化节点的重要性。 通信网络中的路由和拥塞控制机制是本书的另一重要组成部分。 书中会详细介绍各种路由算法，如距离向量路由（distance-vector routing）和链路状态路由（link-state routing）的原理和实现。同时，本书还将深入探讨网络拥塞的产生机制、影响以及有效的控制策略，例如TCP的拥塞控制算法（TCP congestion control algorithms）以及主动队列管理（Active Queue Management, AQM）技术。读者将理解这些机制如何协同工作，以确保网络的高效稳定运行。 本书还会涵盖一些与通信网络性能分析密切相关的现代网络技术和概念。 这可能包括对移动通信网络（如4G、5G）的特有挑战和分析方法的介绍，对软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的原理及其对网络管理和优化的影响的探讨。此外，针对物联网（IoT）等新兴领域的网络特性，本书也会进行相关的分析和讨论，例如海量设备的连接管理、低功耗通信以及数据安全等问题。 在方法论上，本书强调理论与实践相结合。 它会引入一些常用的仿真工具和技术，帮助读者验证理论模型和算法。通过对实际案例的分析，读者可以更直观地理解通信网络分析的实际应用价值。 本书的目标读者群广泛。 无论是通信工程、计算机科学、信息技术等相关专业的学生，还是通信运营商、网络设备制造商、软件开发人员以及对通信网络技术感兴趣的研究人员，都能从中获益。它为初学者提供坚实的理论基础，为有经验的从业者提供深入的洞察和新的思考角度。 总而言之，《通信网络分析导论》是一本内容丰富、条理清晰、兼具理论深度和实践指导意义的著作，它将帮助读者全面掌握通信网络分析的核心知识和方法，从而更好地理解、设计和优化现代通信系统。

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语言风格上，这本书表现出一种令人难以置信的、近乎于傲慢的学术腔调。作者的遣词造句过于冗长和晦涩，大量的从句和复杂的被动语态充斥其中，使得本来清晰的概念也变得含混不清。比如，描述一个简单的“信息流阻塞”现象，作者能用上两三句话才能勉强表达清楚，读起来需要反复咀嚼才能捕捉到其本意。这种写作方式似乎更注重展示作者的学术词汇量，而非有效沟通信息。如果目标读者群是那些渴望快速掌握关键分析方法的专业人士，这种风格无疑是一种障碍。我更期望看到一种简洁、精准、直击要害的语言，能够让我快速理解并应用其中的知识，而不是在理解作者的“如何表达”上花费额外的心力。

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这本书的排版和设计简直是灾难。封面设计得像是一本上世纪八十年代的教科书，色彩搭配极其老气，字体选择也毫无现代感可言，拿到手里就让人提不起阅读的兴致。内页的印刷质量也着实让人捏了一把汗，有些地方的墨迹似乎有些模糊，尤其是在需要展示复杂网络图表的时候，那些细小的线条和节点经常糊在一起，看得人眼花缭乱，根本无法准确分辨其中的逻辑关系。更别提装订质量了，才翻了几次，书页就开始松动，有几页甚至已经快要脱落了，这对于一本需要反复查阅的专业书籍来说，简直是不能接受的。阅读体验的糟糕，直接影响了我对内容本身的专注度和理解深度，让人忍不住想，如果内容真的有价值，为什么不在呈现方式上多下一番功夫呢？一本关于“分析”的书，连最基本的“呈现”都做不好，实在令人费解。

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这本书的章节组织结构简直是混乱的代名词。前几章似乎在讨论基础的度中心性和中介中心性，内容还算连贯，但进入到更高级的主题，比如信息传播模型或者网络鲁棒性分析时，内容的逻辑跳跃性非常大。你会发现，在讲完一个概念的定义后，下一段可能突然就引入了一个完全不相关的统计检验方法，中间缺少了必要的过渡和铺垫。这种“知识点堆砌”式的写作风格，让读者很难构建起一个清晰的知识地图。我常常需要来回翻阅前面的章节，试图重新定位当前讨论的内容在整个网络分析框架中的位置，阅读过程充满了“迷失”和“重定向”，极大地削弱了知识的系统性吸收效率。

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案例分析部分，是我认为最让我感到失望的地方。选择的案例陈旧不说，而且深度远远不够。它们更多地像是对某个经典文献的简单复述，仅仅展示了“用了某个指标”和“得出了某个结论”，但对于“为什么是这个指标”以及“这个结论在实际应用中如何被检验和修正”的过程，却语焉不详。比如，在讨论社群发现时，书中展示了一个社交网络图，然后直接给出了一个模块度分数的数值，仿佛这就是终点。然而，实际操作中，我们面临的挑战是如何处理噪音数据、如何选择合适的社区划分算法的参数，以及如何解释不同参数下产生的不同社群结构。这些实践中绕不开的“灰色地带”，这本书完全没有触及，使得它读起来更像是一本理论手册的摘要，而不是一本指导实践的工具书。

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书中对核心理论的阐述，说实话，有些过于高屋建瓴，缺乏必要的“脚踏实地”的引导。作者似乎默认读者已经对图论和基础的统计学有着非常扎实的背景知识，很多关键的数学推导和算法的引入，都是直接抛出结果，中间的关键性步骤被一笔带过，留给读者的只有一连串的公式和符号。对于我这种需要从底层逻辑上理解每一个概念的实践者来说，这种处理方式无疑是设置了极高的阅读门槛。我花了大量的时间去查阅外部资料，试图填补这些理论上的鸿沟，这大大拖慢了我的学习进度。如果作者能提供更多循序渐进的例子，哪怕是简单的“三节点网络”的模拟演算，都会对初学者友好得多，而不是直接跳到那些复杂的、现实世界中的大型网络模型分析上。

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