Analysis of Complex Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- 复杂网络
- 语言学
- 复杂
- network
- linguistics
- complex
- biology
- Complex Networks
- Network Analysis
- Graph Theory
- Data Science
- Machine Learning
- Social Networks
- Information Theory
- Network Dynamics
- Connectivity
- Topology
具体描述
Mathematical problems such as graph theory problems are of increasing importance for the analysis of modelling data in biomedical research such as in systems biology, neuronal network modelling etc. This book follows a new approach of including graph theory from a mathematical perspective with specific applications of graph theory in biomedical and computational sciences. The book is written by renowned experts in the field and offers valuable background information for a wide audience.
作者简介
目录信息
Contents......Page 7
Preface......Page 15
List of Contributors......Page 17
1.1 Introduction......Page 21
1.2 Entropy or the Information Content of Graphs......Page 22
1.3 Groups and Graph Spectra......Page 24
1.4 Approximating Orbits......Page 31
1.4.2 The Point-Deleted Neighborhood Degree Vector......Page 33
1.4.3 Betweenness Centrality......Page 35
1.5 Alternative Bases for Structural Complexity......Page 39
References......Page 41
2.1 Introduction......Page 43
2.1.1 Network Entropies......Page 45
2.1.2 Network Hamiltonians......Page 47
2.1.3 Network Ensembles......Page 48
2.1.4 Some Definitions of Network Measures......Page 50
2.2 Macroscopics: Entropies for Networks......Page 51
2.2.1.1 A Unified Network Model......Page 52
2.3 Microscopics: Hamiltonians of Networks – Network Thermodynamics......Page 55
2.3.1 Topological Phase Transitions......Page 56
2.3.2 A Note on Entropy......Page 57
2.4 Ensembles of Random Networks – Superstatistics......Page 59
2.5 Conclusion......Page 62
References......Page 63
3.1 Introduction......Page 67
3.2 The Small-World Connectivity Descriptors......Page 69
3.3 The Integrated Centrality Measure......Page 72
References......Page 73
4.1 Introduction......Page 75
4.2 Background on Graph Spectra......Page 76
4.3 Spectral Measures of Node Centrality......Page 78
4.3.1 Subgraph Centrality as a Partition Function......Page 80
4.3.2 Application......Page 81
4.4 Global Topological Organization of Complex Networks......Page 82
4.4.1 Spectral Scaling Method......Page 83
4.4.2 Universal Topological Classes of Networks......Page 85
4.4.3 Applications......Page 88
4.5 Communicability in Complex Networks......Page 89
4.5.1 Communicability and Network Communities......Page 91
4.5.2 Detection of Communities: The Communicability Graph......Page 93
4.5.3 Application......Page 94
4.6 Network Bipartivity......Page 96
4.6.1 Detecting Bipartite Substructures in Complex Networks......Page 97
4.7 Conclusion......Page 100
References......Page 101
5.1 Motivation and Background......Page 105
5.1.1 Notation and Terminology......Page 107
5.2 Preliminaries......Page 108
5.3 Connectivity......Page 110
5.4 The Largest Component......Page 113
5.5 Distances in n-Cubes......Page 125
5.6 Conclusion......Page 130
References......Page 131
6.1 Introduction......Page 133
6.2 Graph Edit Distance......Page 135
6.3.1 Optimal Algorithms......Page 138
6.3.2.1 Bipartite Graph Matching......Page 141
6.4.1 Graph Data Sets......Page 145
6.4.3 Dissimilarity-Based Embedding Graph Kernels......Page 149
6.5 Experimental Evaluation......Page 152
6.5.1 Optimal vs. Suboptimal Graph Edit Distance......Page 153
6.5.2 Dissimilarity Embedding Graph Kernels Based on Suboptimal Graph Edit Distance......Page 156
6.6 Summary and Conclusions......Page 159
References......Page 160
7.1 Introduction......Page 165
7.2.1 Some Upper Bounds......Page 167
7.2.2 Some Lower Bounds......Page 174
7.3.1 Hyperenergetic Graphs......Page 176
7.3.3 Equienergetic Graphs......Page 177
7.4 Graphs Extremal with Regard to Energy......Page 182
7.5 Miscellaneous......Page 188
7.6 Concluding Remarks......Page 189
References......Page 190
8.1 Introduction......Page 195
8.2.1 Preliminary Notions......Page 198
8.2.2 Generalized Trees......Page 200
8.2.3 Minimum Spanning Generalized Trees......Page 206
8.2.4 Generalized Shortest Path Trees......Page 210
8.2.5 Shortest Paths Generalized Trees......Page 213
8.2.6 Generalized Shortest Paths Trees......Page 215
8.2.7 Accounting for Orientation: Directed Generalized Trees......Page 218
8.2.8 Generalized Trees, Quality Dimensions, and Conceptual Domains......Page 224
8.2.9 Generalized Forests as Multidomain Conceptual Spaces......Page 228
8.3 Semiotic Systems as Conceptual Graphs......Page 232
References......Page 238
9.1 Introduction......Page 241
9.2 Molecular Graphs......Page 242
9.3 Common Problems with Molecular Graphs......Page 243
9.4 Comparisons and 3D Alignment of Protein Structures......Page 245
9.5 Identification of Macromolecular Assemblies in Crystal Packing......Page 249
9.6 Chemical Graph Formats......Page 251
9.9 Subgraph Isomorphism Solution in SQL......Page 252
9.10 Cycles in Graphs......Page 255
9.11 Aromatic Properties......Page 256
9.12 Planar Subgraphs......Page 257
9.13 Conclusion......Page 258
References......Page 259
10.1 Introduction......Page 265
10.1.1 Properties of Cortical and Neuronal Networks......Page 266
10.1.1.2 Small-World Features......Page 267
10.1.1.3 Scale-Free Features......Page 268
10.1.1.4 Spatial Layout......Page 270
10.1.2 Prediction of Neural Connectivity......Page 272
10.1.3 Activity Spreading......Page 274
10.2.1 Robustness Toward Structural Damage......Page 275
10.2.1.1 Removal of Edges......Page 276
10.2.1.2 Removal of Nodes......Page 277
10.2.2.1 Spatial Growth Can Generate Small-World Networks......Page 278
10.2.2.2 Time Windows Generate Multiple Clusters......Page 279
10.3.1 Spreading in Excitable Media......Page 280
10.3.1.2 Critical Timing for Changing the State of the Cardiac System......Page 281
10.3.2 Topological Inhibition Limits Spreading......Page 282
10.4 Summary......Page 284
References......Page 286
11.1 Introduction......Page 291
11.2 Brief Overview of Network Mapping Methods......Page 293
11.3 Modeling Metabolic Pathway Mappings......Page 295
11.4 Computing Minimum Cost Homomorphisms......Page 297
11.4.1 The Dynamic Programming Algorithm for Multi-Source Tree Patterns......Page 298
11.4.2 Handling Cycles in Patterns......Page 300
11.4.3 Allowing Pattern Vertex Deletion......Page 301
11.5 Mapping Metabolic Pathways......Page 302
11.6 Implications of Pathway Mappings......Page 305
References......Page 311
12.1 Introduction......Page 315
12.2 The Connected List Coloring Problem......Page 316
12.3.1 The Problem of Connected Service Areas......Page 318
12.3.2 No-Idle Scheduling on Parallel Machines......Page 320
12.3.3 Scheduling of Unit Jobs on a p-Batch Machine......Page 321
12.4 A Parameterized Class of Subproblems of the CLC Problem......Page 322
12.5.1 Three NP-Complete Subproblems......Page 324
12.5.2 Five Polynomial-Time Solvable Subproblems......Page 325
12.6 A Basis System of Problems......Page 337
12.7 Conclusion......Page 340
References......Page 342
13.1 Introduction......Page 343
13.2 Preliminaries......Page 344
13.2.1 Median Graphs......Page 345
13.2.1.2 The Canonical Metric Representation and Isometric Dimension......Page 348
13.3.1 Treelike Eequalities and Euler-Type Inequalities for Median Graphs......Page 350
13.3.1.1 Cube-Free Median Graphs......Page 352
13.3.1.3 Median Grid Graphs......Page 353
13.3.2 Euler-Type Inequalities for Quasi-Median Graphs......Page 354
13.3.3 Euler-Type Inequalities for Partial Cubes......Page 355
13.3.4 Treelike Equality for Cage-Amalgamation Graphs......Page 356
13.4 Cube Polynomials......Page 357
13.4.1 Cube Polynomials of Cube-Free Median Graphs......Page 359
13.4.2.1 Rational Roots of Cube Polynomials......Page 360
13.4.2.3 Graphs of Acyclic Cubical Complexes......Page 361
13.4.3 Higher Derivatives of Cube Polynomials......Page 362
13.5 Hamming Polynomials......Page 363
13.5.1 A Different Type of Hamming Polynomial for Cage-Amalgamation Graphs......Page 364
13.6 Maximal Cubes in Median Graphs of Circular Split Systems......Page 365
13.7 Applications in Phylogenetics......Page 366
13.8 Summary and Conclusion......Page 367
References......Page 368
14.1 Introduction......Page 371
14.2 Kernel Elementary Polycycles......Page 375
14.3 Classification of Elementary ({2, 3, 4, 5}, 3)-Polycycles......Page 376
14.5 Classification of Elementary ({2, 3}, 5)-Polycycles......Page 379
14.6 Conclusion......Page 381
Appendix 1: 204 Sporadic Elementary ({2,3,4,5},3)-Polycycles......Page 384
Appendix 2: 57 Sporadic eLementary ({2, 3}, 5)-polycycles......Page 391
References......Page 395
15.1 Introduction......Page 397
15.2.1 The Minimum Cost Dynamic Flow Problem......Page 398
15.2.3 Algorithms for Solving the Optimal Dynamic Flow Problems......Page 400
15.2.5 The Dynamic Model with Flow Storage at Nodes and Integral Constant Demand–Supply Functions......Page 404
15.2.6 Approaches to Solving Dynamic Flow Problems with Different Types of Cost Functions......Page 406
15.2.7 Determining the Optimal Dynamic Flows in Networks with Transit Functions That Depend on Flow and Time......Page 410
15.3.1 The Minimum Cost Dynamic Multicommodity Flow Problem......Page 412
15.3.2 Algorithm for Solving the Minimum Cost Dynamic Multicommodity Flow Problem......Page 414
15.4 Conclusion......Page 418
References......Page 419
16.1 Introduction......Page 421
16.2 Data Preparation......Page 422
16.3 Network Definition......Page 424
16.4 Network Structure......Page 425
16.5 Community Structure......Page 427
16.5.1 Modularity......Page 428
16.6 Communities in the Framework Program Networks......Page 429
16.6.1 Topical Profiles of Communities......Page 431
16.7.1 The Empirical Model......Page 433
16.7.2.3 Variables Accounting for FP Experience of Organizations......Page 435
16.7.2.4 Variables Accounting for Relational Effects......Page 436
16.7.3 Estimation Results......Page 437
16.8 Summary......Page 440
References......Page 441
17.1 Introduction......Page 445
17.2 Trees......Page 446
17.2.1 The Degree Distribution......Page 449
17.2.2 The Height......Page 450
17.2.3 The Profile......Page 451
17.2.4 The Width......Page 454
17.3 Random Mappings......Page 456
17.4.1 Counting Connected Graphs with Wright’s Method......Page 458
17.4.2 Emergence of the Giant Component......Page 460
17.5 Planar Graphs......Page 465
References......Page 469
Index......Page 471
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的名字，我第一眼看到就觉得它非常有分量——《复杂网络分析》。这个词组本身就带着一种深入探究的意味，似乎要将那些我们习以为常，却又隐藏着巨大奥秘的连接世界，一一展现在我们面前。想象一下，从最微小的生物细胞内部的信号通路，到宏观的全球经济系统，再到虚拟世界的社交媒体，它们无一不是以网络的形态存在着，并且这些网络往往是异常“复杂”的。我非常期待这本书能够为我揭示这种复杂性背后的逻辑和规律。我好奇它是否会介绍各种图论中的经典算法，比如最短路径、最大流等，以及它们如何应用于实际的网络分析。更重要的是，我希望它能够超越基础的图论，深入探讨复杂网络所特有的性质，比如小世界效应、无标度特性、社群结构等等，并解释这些特性是如何影响网络的整体行为和功能的。我渴望能够通过阅读这本书，掌握一套分析这些复杂网络的工具和方法，能够让我自己去构建模型，模拟网络行为，甚至预测其发展趋势。这对于任何从事数据科学、人工智能、系统生物学、社会学研究的学者或工程师来说，都是非常有价值的。我希望这本书能够提供一些前沿的研究视角和最新的技术进展，让我能够站在巨人的肩膀上，更好地理解和改造我们所处的这个高度互联的世界。
评分《复杂网络分析》这个书名，在我看来，就如同一个充满神秘感和挑战的邀请。它触及了我一直以来都深感兴趣的一个领域：我们赖以生存和互动的所有事物，似乎都逃不脱“网络”的束缚，而且这些网络常常伴随着令人难以置信的“复杂性”。我非常想知道，这本书是否能为我抽丝剥茧，深入剖析这些网络的内在结构、运作模式以及它们为何会呈现出我们所观察到的特定形态。我期待它能够提供一套系统化的理论知识，帮助我理解网络科学的基本概念，比如节点、边、度、路径、连通性等，并且能够进一步探索诸如小世界效应、无标度特性、社群结构等复杂网络独有的特征。更重要的是，我希望这本书能教会我一些实用的分析工具和方法，让我能够亲手去探索、分析和理解这些网络。例如，是否会介绍如何使用Python或R等语言来实现网络的可视化和分析？是否会讲解一些常用的网络分析算法，比如社区检测、中心性度量、影响最大化等？我尤其希望能够通过书中的案例学习，将这些抽象的理论知识与真实的现实世界联系起来，比如分析某个社交平台的连接模式，或者研究生物体内蛋白质的相互作用网络。我渴望这本书能够激发我深入思考，并赋予我解决实际问题的能力。
评分这本书的名称，《复杂网络分析》，一下子就抓住了我。我一直对那些由无数相互连接的节点组成的系统非常着迷，从人类社会的点点滴滴，到庞大的生物基因网络，再到信息世界的浩瀚海洋，似乎万事万物都以某种网络的形式存在着，而这些网络往往又异常“复杂”。我迫不及待地想知道，这本书是否能为我揭示这些复杂网络的结构、动态以及演化规律。我期待它能够提供一套严谨的数学工具和理论框架，让我能够量化和理解这些网络的特性，例如，网络中的节点是如何连接的？是否存在一些“核心”节点对整个网络的功能起着至关重要的作用？信息的传播在这些网络中遵循怎样的路径？是否存在一些普遍的规律，能够解释不同类型的复杂网络为何会呈现出相似的结构特征？我特别希望这本书能够涵盖一些前沿的研究成果和分析方法，例如，如何在海量数据中识别出重要的网络结构，或者如何利用网络模型来预测系统的行为。如果书中能够包含一些实际的应用案例，比如分析社交媒体上的信息传播，或者研究交通网络的拥堵情况，那将对我非常有启发。总而言之，我希望这本书能够让我对复杂网络有一个系统、深刻的认识，并为我提供分析和解决实际问题的能力。
评分《复杂网络分析》这个书名，本身就充满了探索未知领域的吸引力。它让我联想到那些如同神经网络般纵横交错的现实世界，无论是人际关系的脉络，还是信息流动的路径，亦或是生物体内的能量和信号传递，都仿佛被一张无形的网所笼罩。我非常渴望通过这本书，能够理解这张网的构成原理、运作机制以及它所蕴含的规律。我希望它能够为我打开一扇门，让我能够从一个全新的视角去审视和理解这些复杂系统。是否书中会详细介绍各种网络模型的构建方法？例如，如何模拟真实世界的社交网络，或者如何构建一个反映城市交通流量的网络模型？我同样对如何量化和分析这些网络的“复杂性”感到好奇，比如节点的度分布、聚类系数、路径长度等指标，它们如何揭示网络的内在特征？更重要的是，我期待它能够提供一些能够揭示网络中隐藏模式和重要节点的方法，例如社区检测算法，或者影响力最大的节点识别方法。如果这本书能够结合实际案例，比如分析某个社交网络的传播动力学，或者某个生物网络的调控机制，那么它将极大地提升我的学习兴趣和实践能力。我希望能在这本书中找到理论的深度和实践的广度，让我能够真正地掌握复杂网络分析的精髓。
评分这本书的书名——《复杂网络分析》，在我看来，就像是一扇通往全新理解世界的门。它触及了我一直以来都感到好奇的一个领域：我们周围的世界究竟是如何通过各种各样的连接形成的？从人与人之间的社交互动，到互联网信息流动的路径，再到庞大的金融交易系统，这些都离不开“网络”这个概念。而“复杂”则暗示了其内在的非线性、动态变化以及可能存在的混沌特性，这正是吸引我的地方。我希望这本书能够以一种既严谨又易于理解的方式，为我剖析这些复杂网络的结构、动力学和演化规律。我期待它能提供一套系统的理论工具，让我能够不仅仅是“看到”网络，更能“理解”网络，甚至“预测”网络的行为。例如，在社交网络中，信息是如何传播的？是否存在关键的节点，能够影响整个网络的动态？在生物网络中，基因的相互作用是否遵循某种普遍的模式？在交通网络中，如何优化路径以减少拥堵？这些都是我非常感兴趣的问题，我希望这本书能够提供一些启发性的答案，或者至少为我指明了探索这些问题的方向。一本真正好的技术书籍，应该能够激发读者的思考，引导他们去解决实际问题，而不仅仅是陈述事实。我希望《复杂网络分析》能够成为这样一本能够启迪我思维，并为我的研究和工作提供实际帮助的书籍。
评分《复杂网络分析》这个书名，自带一种严谨而又充满挑战的气息。它让我联想到那些无处不在的、由无数相互连接的节点组成的庞大系统。从社交媒体上的好友关系，到生物体内的基因调控网络，再到城市的交通网络，似乎一切都可用网络来描述，而这些网络往往又呈现出惊人的“复杂性”。我非常渴望通过这本书，能够获得一套系统性的知识和方法，来理解这些复杂网络的结构、动态以及演化规律。我希望书中能够详尽地介绍图论中的基本概念，以及如何将这些概念应用于实际的网络分析。更重要的是，我期待它能够深入探讨复杂网络所特有的属性，比如聚类系数、平均路径长度、度分布、社群结构等，并解释这些属性如何影响网络的整体功能。我尤其希望能够学习到一些实用的分析技术，比如如何进行网络可视化，如何识别关键节点，如何检测网络中的社群，以及如何模拟网络中的过程，例如信息传播或疾病扩散。如果书中能够包含一些实际的案例研究，能够将这些理论知识与现实世界的应用相结合，那么这本书将极具价值。我希望通过阅读这本书，能够提升我对复杂系统的理解能力，并为我未来的研究或工作提供有力的支持。
评分这本书的书名——《复杂网络分析》，就如同一个令人着迷的入口，通往一个充满秩序与混乱交织的庞大世界。我一直对那些由无数相互关联的实体构成的系统感到好奇，无论是人类社会的交往模式，还是生物体内复杂的信号通路，亦或是庞大的信息流网络，它们都以“网络”的形式存在，并且往往表现出令人惊叹的“复杂性”。我希望这本书能够为我揭示这些复杂网络的内在奥秘。我期待它能够系统地介绍网络科学的核心理论，让我理解“节点”和“连接”是如何构建起一个庞大的系统，并且这些连接的模式是如何影响整个系统的行为的。我尤其好奇书中是否会涉及一些核心概念，比如“中心性”，哪些节点在网络中扮演着更重要的角色？“社群检测”，网络中是否存在一些紧密联系的子群体？“传播动力学”，信息或疾病是如何在这些网络中蔓延的？我希望这本书能提供一套实用的分析工具和方法，例如，如何利用编程语言来构建和分析网络，如何使用各种指标来量化网络的复杂性，以及如何通过可视化来直观地呈现网络结构。如果书中能够结合一些现实世界的案例，比如分析某个股票市场的交易网络，或者研究某个城市的公交网络，那将极大地提升我的学习体验和理解深度。
评分这本书的书名——《复杂网络分析》，就像一把钥匙，似乎能打开理解我们所处世界深层结构的大门。我一直对那些由无数相互关联的元素组成的系统充满了好奇，从人际交往到生物体内的细胞通讯，再到全球的经济贸易，似乎都离不开“网络”这一概念，而这些网络又常常是极其“复杂”的。我希望这本书能够系统地介绍复杂网络的理论基础，让我能够理解那些构成网络的“节点”和“连接”是如何决定整个系统的行为的。我尤其期待书中能够深入探讨复杂网络中的一些关键特性，比如“小世界效应”，即即使在非常大的网络中，任意两个节点之间的平均路径长度也可能非常短，这是否意味着信息传播效率很高？又比如“无标度特性”，即一些网络中的节点度分布遵循幂律，少数节点拥有极高的连接数，这些“超级节点”又扮演着怎样的角色？我希望这本书能够提供实用的分析工具和方法，例如，如何识别网络中的关键节点、发现隐藏的社群结构、或者模拟网络中的信息传播过程。如果书中能够结合具体的案例分析，比如分析某个社交网络的传播机制，或者研究交通网络的拥堵模式，那将对我非常有帮助。总而言之，我期望这本书能让我对复杂网络有一个全面而深入的理解，并能指导我进行相关的研究和实践。
评分《复杂网络分析》这个书名，听起来就有一种深入肌理、洞察本质的力量。我一直对那些由无数相互连接的元素构成的系统感到着迷，无论是人与人之间的关系网络，还是生物体内的分子相互作用网络，抑或是信息技术领域的数据流网络，它们似乎都遵循着某种共同的“网络”规律，而这些规律又往往是高度“复杂”的。我非常希望这本书能够为我提供一个清晰的框架，帮助我理解这些复杂网络的结构、功能以及它们的演化过程。我期待书中能够详细阐述网络科学中的基本概念，例如节点、边、度、路径、连通性等，并且能够进一步探讨诸如“小世界效应”、“无标度性”、“社群结构”等复杂网络特有的属性，并解释这些属性是如何影响网络的鲁棒性、效率和传播能力的。更重要的是，我希望这本书能够提供一些实用的分析工具和技术，让我能够独立地进行复杂网络的研究，例如，如何从大规模数据集中构建网络模型，如何运用统计方法来分析网络的拓扑特性，以及如何通过可视化技术来揭示网络的隐藏结构。如果书中能够包含一些前沿的研究案例，比如分析网络欺诈行为，或者研究传染病的传播路径，那将极大地激发我的学习兴趣，并让我能够更好地将所学知识应用于解决实际问题。
评分这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色背景，上面点缀着错综复杂的白色线条，仿佛宇宙中的星系或者某种神秘的生物网络。光是看到这个设计，我就忍不住想深入了解它究竟会带我进入一个怎样的世界。它承诺了“复杂网络”的分析，这本身就是一个充满挑战和诱惑的主题。我一直在思考，在我们生活中有多少事物是以网络的形态存在的？从社交媒体上的好友关系，到生物体内的基因调控，再到城市交通系统，甚至是金融市场的资金流动，似乎无处不见网络的踪迹。而“复杂”这个词，则意味着这些网络并非简单的线性结构，它们可能充满了各种非线性的相互作用、反馈回路、以及意想不到的涌现特性。这本书能否为我揭示这些隐藏在表象之下的规律，让我能够更深刻地理解这个我们身处其中的，由无数连接构成的世界？我期待它能提供一些清晰的理论框架，帮助我理清那些看似混乱的现象，并且能够教会我一些实用的分析工具，让我能够亲手去探索和解析这些复杂的网络。尤其是对于数据科学家或者对图论、网络科学感兴趣的人来说，一本能够提供深度洞察和实用方法的书籍，无疑是一笔宝贵的财富。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能通过具体的案例分析，展现复杂网络在不同领域的应用价值，这样才能真正激发我的学习兴趣，并让我相信我所投入的时间和精力是值得的。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有