复杂网络引论：模型、结构与动力学（第二版 英文版） [Introduction to Complex Networks：Models, Structures and Dynamics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈关荣，汪小帆，李翔 著

图书标签:

• 复杂网络
• 网络科学
• 图论
• 动力系统
• 建模
• 结构分析
• 复杂性科学
• 自组织
• 非线性动力学
• 数据科学

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040406054

版次：2

商品编码：11658867

包装：精装

丛书名： 网络科学与工程丛书

外文名称：Introduction to Complex Networks：Models, Structures and Dynamics

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸##

内容简介

　　《复杂网络引论：模型、结构与动力学（第二版 英文版）》是为自然科学、数学和工程领域的研究生以及本科高年级学生编写的-本入门教科书，在第一版的基础上补充、修订而成，可以作为一个学期教学使用的讲义，也可以作为科研参考书或自学读物。
　　《复杂网络引论：模型、结构与动力学（第二版 英文版）》包括两大部分内容：第一部分是基础理论，包括背景材料和信息并附有适量的练习题，旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二部分是应用选题，包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究，这些章节彼此相对独立。最后一章是近年来比较活跃的几个前沿研究课题的简介。各章均附有详细的关键文献，以帮助有兴趣的读者能够很快地进入这些研究领域。
　　《复杂网络引论：模型、结构与动力学（第二版 英文版）》保持了第一版的特色，通俗易懂，侧重于主要思想和基本方法的介绍，具有初等微积分、线性代数和常微分方程的读者能够轻松地学习书中的主要内容。同时增加了部分新内容，包括基本数理统计和动力系统基础、网络社团结构、网络博弈等。

作者简介

　　陈关荣，1981年获广州中山大学计算数学硕士学位，1987年获美国Texas A&M;大学应用数学博士学位，现任香港城市大学讲座教授及混沌与复杂网络学术研究中心主任。于1996年当选为IEEE Fellow，被ISI评定为工程学及物理学高引用率研究人员，2008年和2012年获国家自然科学二等奖，2011年获俄罗斯圣彼得堡国立大学授予荣誉博士学位和俄罗斯欧拉基金会颁发欧拉金质奖章，2014年获法国诺曼底大学授予荣誉博士学位，并当选为欧洲科学院院士。
　　
　　汪小帆，1996年获东南大学工学博士学位，现为上海交通大学电子信息与电气工程学院教授、致远学院常务副院长。2008年受聘为教育部长江学者特聘教授。近年一直从事复杂网络系统分析与控制研究。获2002年国家杰出青年科学基金、2005年IEEE电路与系统汇刊最佳论文奖、2008年上海市自然科学一等奖和2010年上海市自然科学牡丹奖。任2014-2017年IFA CLarge-Scale Complex Systems技术委员会主席。
　　
　　李翔，2002年获南开大学控制理论与控制工程博士学位，现为复旦大学信息科学与工程学院教授、电子工程系主任。近年一直从事复杂网络与系统控制的理论与应用研究。先后获得2005年IEEE电路与系统汇刊最佳论文奖、2008年上海市自然科学一等奖、2010年上海市青年科技英才奖、2014年国家杰出青年科学基金等。

内页插图

目录

Part Ⅰ FUNDAMENTAL THEORY
1 Introduction
1.1 Background and Motivation
1.2 A Brief History of Complex Network Research
1.2.1 The Konigsburg Seven-Bridge Problem
1.2.2 Random Graph Theory
1.2.3 Small-World Experiments
1.2.4 Strengths of Weak Ties
1.2.5 Heterogeneity and the WWW
1.3 New Era of Complex-Network Studies
Exercises
References
2 Preliminaries
2.1 Elementary Graph Theory
2.1.1 Background
2.1.2 Basic Concepts
2.1.3 Adjacency Incidence and Laplacian Matrices
2.1.4 Degree Correlation and Assortativity
2.1.5 Some Basic Results on Graphs
2.1.6 Eulerian and Hamiltonian Graphs
2.1.7 Plane and Planar Graphs
2.1.8 Trees and Bipartite Graphs
2.1.9 Directed Graphs
2.1.10 Weighted Graphs
2.1.11 Some Applications
2.2 Elementary Probability and Statistics
2.2.1 Probability Preliminaries
2.2.2 Statistics Preliminaries
2.2.3 Law of Large Numbers and Central Limit Theorem
2.2.4 Markov Chains
2.3 Elementary Dynamical Systems Theory
2.3.1 Background and Morivation
2.3.2 Some Analytical Tools
2.3.3 Chaos in Nonlinear Systems
2.3.4 Kolmogorov-Sinai Entropy
2.3.5 Some Examples of Chaoric Sysrems
2.3.6 Stabilities of Nonlinear Systems
Exercises
References
3 Network Topologies： Basic Models and Properties
3.1 Introduction
3.2 Regular Networks
3.3 ER Random-Graph Model
3.4 Small-World Network Models
3.4.1 WS Small-World Nerwork Model
3.4.2 NW Small- World Network Model
3.4.3 Sratistical Properties of Small-World Network Models
3.5 Navigable Small-World Network Model
3.6 Scale-Free Network Models
3.6.1 BA Scale-Free Network Model
3.6.2 Robustness versus Fragiliry
3.6.3 Modified BA Models
3.6.4 A Simple Model with Power-Law Deg-ree Distribution
3.6.5 Local- World and Multi-Local- Wortd Network Models
Exercises
References

Part Ⅱ APPLICATIONS-SELECTED TOPICS
4 Internet： Topology and Modeling
4.1 Introduction
4.2 Topological Properties of the Internet
4.2.1 Power-Low Node-Degree Distribution
4.2.2 Hierarchical Structure
4.2.3 Rich-Club Structure
4.2.4 Disassortative Property
4.2.5 Coreness and Betweenness
4.2.6 Growrh of the Internet
4.2.7 Router-Level Internet Topology
4.2.8 Geographic Layout of the Interner
4.3 Random-Graph Network Topology Generator
4.4 Structural Network Topology Generators
4.4.1 Tiers Topology Generaror
4.4.2 Transir-Stub Topology Generator
4.5 Connectivity-Based Network Topology Generators
4.5.1 Inet
4.5.2 BRITE Model
4.5.3 GLP Model
4.5.4 PFP Model
4.5.5 TANG Model
Index

《网络科学概论：从节点到全球性系统的涌现》 概述 在这个信息爆炸、相互连接的时代，理解事物之间的关系以及这些关系如何影响整体系统的行为变得至关重要。从社交媒体上的用户互动，到生物体内的基因调控，再到全球经济的金融流动，网络无处不在，它们塑造着我们生活的方方面面。本书《网络科学概论：从节点到全球性系统的涌现》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索构成我们世界的多样化网络的本质、结构、演化以及内在动力学。本书不仅仅关注静态的网络结构，更着重于揭示网络如何产生涌现行为，以及这些行为如何影响系统的功能和稳定性。 内容梗概 本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者进入网络科学的广阔领域。我们从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的模型和分析技术，并最终探讨网络在真实世界中的应用。 第一部分：网络科学的基础 第一章：网络是什么？ 本章将定义网络的基本构成要素：节点（或称顶点）和边（或称连接）。我们将介绍如何用图论的语言来描述网络，包括无向图、有向图、带权图等基本概念。读者将学习到不同类型的网络表示方法，以及为什么网络科学提供了一个强大的统一框架来研究各种看似截然不同的现象。我们会讨论网络存在的普遍性，从微观的分子相互作用到宏观的交通运输系统，强调理解网络结构和动力学的重要性。 第二章：网络的度量与描述 一旦我们理解了网络的构成，就需要学习如何量化和描述网络的特性。本章将介绍一系列关键的网络度量指标，包括节点的度（连接数）、网络的平均度、网络的连接密度等。我们将深入探讨路径的概念，如最短路径、平均路径长度，以及它们在信息传播和效率方面的意义。聚类系数将被引入，以量化节点之间“朋友的朋友也是朋友”的程度，这在理解社区结构和局部组织方面至关重要。此外，我们还将介绍中心性度量，如度中心性、接近中心性、介数中心性、特征向量中心性等，它们能够帮助我们识别网络中的关键节点。 第二部分：真实世界网络的模型与结构 第三章：随机网络模型 为了理解真实世界网络的统计特性，我们需要借鉴数学模型。本章将重点介绍随机图模型，特别是Erdos-Renyi（ER）模型。我们将探讨ER模型如何生成具有特定概率连接的随机图，以及它如何解释某些网络的平均度、聚类系数等基本属性。然而，ER模型也存在局限性，它无法解释真实网络中观察到的许多关键特性，例如“小世界”效应和异质性度分布。 第四章：小世界网络模型 “小世界”效应是指在许多真实网络中，任意两个节点之间的平均路径长度非常短，即使网络的规模庞大。本章将介绍Watts-Strogatz（WS）小世界模型，它能够通过少量“重布线”（rewiring）操作，在保持较高聚类系数的同时，显著减小平均路径长度。我们将分析WS模型如何成功地模拟出真实网络的这一重要特征，并探讨其在信息传播、疾病传播等方面的启示。 第五章：无标度网络模型 许多真实世界的网络，如万维网、引文网络、蛋白质相互作用网络，都表现出“无标度”的特性，即节点的度分布遵循幂律（power-law）分布。这意味着网络中存在少数“超级连接点”（hubs）以及大量的“度较低”的节点。本章将深入介绍Barabasi-Albert（BA）无标度网络模型，它通过“优先连接”（preferential attachment）机制，即新加入的节点更倾向于连接到度较高的节点，来生成具有无标度特性的网络。我们将讨论无标度网络的涌现特性，以及它们如何影响网络的鲁棒性和信息传播效率。 第六章：真实世界网络的结构特性 在掌握了基本的网络模型之后，本章将回归真实世界。我们将深入分析各种真实世界网络的结构特性，包括社交网络（如Facebook、Twitter）、生物网络（如蛋白质相互作用网络、基因调控网络）、技术网络（如万维网、互联网、电力网）和信息网络（如引文网络、合作网络）。我们将对比这些网络与随机模型、小世界模型和无标度模型的异同，进一步理解现实网络的复杂性，例如社区结构、社群检测、分层组织以及度相关性等。 第三部分：网络中的动力学 第七章：信息传播与流行病传播 网络最显著的应用之一在于理解信息或疾病在网络中的传播过程。本章将介绍信息传播的基本模型，如SI（易感-感染）、SIR（易感-感染-康复）和SIS（易感-感染-易感）模型。我们将分析这些模型如何随时间演化，以及网络的结构特性（如度、聚类系数、社群结构）如何影响传播的速度、范围和最终的感染比例。我们将探讨阈值行为、临界现象以及如何利用网络结构来控制或加速传播。 第八章：网络上的协调与同步 当网络中的节点遵循某些规则进行相互作用时，可能会出现全局性的协调行为，例如同步现象。本章将介绍不同类型的协调动力学，如振荡器同步、投票模型、Opinion Dynamics等。我们将探讨节点之间的耦合方式、耦合强度以及网络结构如何影响同步的发生和稳定性。我们将分析这些动力学在生物节律、交通信号协调、群体行为等现象中的体现。 第九章：网络演化与适应性 网络并非静止不变，它们会随着时间演化，节点和边会不断地出现、消失或改变连接。本章将探讨网络演化模型，例如考虑节点加入、删除、边添加、删除以及节点更新其连接策略的情况。我们将研究自适应性，即网络如何根据其内部动力学或外部环境的变化而调整其结构。我们将讨论自组织临界性（Self-Organized Criticality）以及网络如何趋向于临界状态，以优化其功能或鲁棒性。 第四部分：高级主题与应用 第十章：社群检测与网络分割 在许多网络中，节点往往聚集形成紧密的社群或模块。本章将介绍社群检测（community detection）的各种算法和方法，例如基于模块度（modularity）的优化方法、标签传播算法（Label Propagation）、谱聚类方法等。我们将讨论社群在不同类型网络中的含义，例如社交网络中的朋友群体，生物网络中的功能模块。 第十一章：网络鲁棒性与脆弱性 理解网络在受到节点或边失效（如攻击或故障）时的表现至关重要。本章将分析网络的鲁棒性（robustness），即网络在部分节点或边被移除后，其连接性或功能保持完整的能力。我们将比较不同网络模型在随机失效和定向攻击下的鲁棒性差异，并探讨识别关键节点以维持网络稳定性或进行有效攻击的策略。 第十二章：网络科学的未来与挑战 本章将对网络科学的最新进展进行回顾，并展望其未来的发展方向。我们将讨论新兴的研究领域，如动态网络、多层网络、异质性网络、以及网络与机器学习的交叉。我们还将探讨网络科学在解决现实世界重大挑战中的潜力，例如气候变化建模、公共卫生危机应对、城市规划优化等。同时，我们也会指出当前网络科学研究面临的挑战，包括数据获取、模型验证、以及计算复杂性等。 本书特色 强调直观理解：本书力求用清晰易懂的语言解释复杂的概念，并通过丰富的图示和实例来辅助理解，而非仅仅堆砌数学公式。 理论与实践结合：在介绍理论模型的同时，本书也大量引用真实世界网络的例子，展示网络科学如何被应用于分析和解决实际问题。 循序渐进的学习路径：本书的设计允许读者从基础概念开始，逐步掌握更深入的分析工具和模型。 广泛的适用性：本书适合对计算机科学、物理学、生物学、社会学、工程学等领域感兴趣的学生、研究人员以及任何希望理解复杂互联系统的人士。 目标读者 本书的目标读者群体广泛，包括： 本科生和研究生：学习计算机科学、物理学、数学、生物学、社会学、工程学等相关专业的学生，作为入门课程的教材或参考书。 研究人员：在网络科学、数据科学、复杂系统领域进行研究的学者，需要一个全面的理论框架和方法论参考。 数据科学家和工程师：需要利用网络分析工具来处理和理解大规模数据集，解决实际问题的专业人士。 对复杂系统和互联世界感兴趣的公众：希望了解我们所处世界背后运作机制的读者。 通过阅读《网络科学概论：从节点到全球性系统的涌现》，您将能够建立起一个坚实的理论基础，掌握分析和理解复杂网络的工具，并深刻体会到网络科学在现代世界中的强大解释力和预测力。

评分☆☆☆☆☆

初见这本书，其严谨而内敛的封面设计就吸引了我，仿佛预示着一场严谨的学术探索之旅即将启程。书名《Introduction to Complex Networks: Models, Structures and Dynamics》如同一份清晰的路线图，指引着我深入复杂网络的迷人世界。作为一名对事物连接性原理充满好奇的学习者，我期待这本书能够为我打开一扇理解宏观世界运作机制的大门。我希望能从书中深入了解构建和理解复杂网络的各种核心模型，例如ER随机图、WS小世界模型、BA无标度网络等，并深刻理解它们的数学原理和实际意义。同时，我也渴望掌握分析网络结构的关键指标和方法，诸如度分布、聚类系数、网络社群结构等，以便能够量化和描述网络的拓扑特性。更重要的是，我期待学习到关于网络动力学的内容，包括信息传播、演化博弈、同步现象等，理解这些过程如何在网络中发生和蔓延。这本书的出版，对我来说是一次难得的学习机会，我希望它能帮助我建立起对复杂网络科学的全面认知，并为我未来的学习和研究提供坚实的理论基础和方法论指导。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书的时候，一股沉甸甸的学术气息扑面而来。厚实的纸张、精美的排版，无不透露着出版方的用心。书名《Introduction to Complex Networks: Models, Structures and Dynamics》如同一份严谨的学术宣言，让我对即将展开的阅读之旅充满期待。我一直对那些看似杂乱无章的现象背后隐藏的规律感到着迷，而复杂网络恰恰提供了理解这些规律的有力视角。从一个门外汉的角度来看，这本书的标题似乎预示着它将带领读者一步步深入复杂网络的“模型”构建，揭示其内在的“结构”特征，并最终理解其“动力学”演变。我期望它能用清晰的语言和恰当的案例，解释那些抽象的概念，让我能够摆脱纸上谈兵，真正理解网络科学是如何应用于解决现实世界中的诸多难题的。也许，我能从中学会如何运用图论、统计物理等方法，去分析那些连接人、信息、生物分子的复杂网络，并从中发现一些意想不到的规律。我希望能通过这本书，构建起一套关于复杂网络的系统认知框架，为日后的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就散发着一种严谨而又不失现代感的学术气息，深蓝色的背景搭配银色的书名，让人一看就知道这不是一本轻松的读物，而是需要沉下心来细细品味的专业著作。我当初选择它，正是被“复杂网络”这个概念所吸引，它像是通往隐藏在数据海洋深处的秘密通道，勾勒出事物之间错综复杂的联系。虽然我还没有开始深入阅读，但仅从它散发出的知识分量来看，我就能预感到这是一次智识上的挑战，也是一次宝贵的探索之旅。我非常期待能通过这本书，解锁那些隐藏在日常现象背后的“网络”思维，理解从社交媒体到生物系统，再到金融市场，万事万物是如何通过相互连接而构成一个整体的。这本书的名字本身就充满了吸引力，尤其是“模型、结构与动力学”这几个关键词，它们像是指引方向的灯塔，预示着我将会在理论的殿堂里遨游，学习如何去构建、分析和预测这些复杂系统的行为。我希望这本书能够带我领略到数学工具在理解现实世界中的强大力量，并激发我对这一领域更深层次的兴趣，或许还能在未来的研究中找到新的灵感和方向。

评分☆☆☆☆☆

我对于这本书的封面设计非常欣赏，它传递出一种严谨而不失美感的学术氛围。翻开书页，精致的印刷和清晰的排版立刻给人留下了深刻的第一印象，这对于一本需要深入研读的专业书籍来说至关重要。书名《Introduction to Complex Networks: Models, Structures and Dynamics》直观地概括了本书的核心内容，我将其视为一本系统性学习复杂网络理论的入门指南。我一直对事物之间相互关联、相互影响的机制充满好奇，而复杂网络正是研究这种关联性的强大工具。我希望这本书能够清晰地阐释复杂网络的各种经典模型，例如随机图模型、小世界模型、无标度网络模型等，让我理解它们各自的特点和适用场景。同时，我也期待能学习到如何量化和分析网络的结构属性，如度分布、聚类系数、平均路径长度等，以及如何理解网络中的信息传播、疾病扩散、同步现象等动力学过程。这本书的出现，正好满足了我渴望系统掌握复杂网络知识的需求，它将是我探索这个迷人领域的坚实起点。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的那一刻，我就被它沉甸甸的质感和封面设计所吸引，那是一种经典学术著作应有的庄重感。虽然我是一名初学者，但《Introduction to Complex Networks: Models, Structures and Dynamics》这个书名本身就勾勒出了一个引人入胜的知识图景。我一直对生活中那些看似无序，实则暗藏规律的现象充满兴趣，而复杂网络似乎提供了一种全新的视角来理解这一切。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索复杂网络的奇妙世界。从基础的模型构建，到网络结构的深度剖析，再到动力学过程的精妙解读，我期待能在这里找到清晰的脉络和深刻的见解。我尤其关注书中关于“模型”和“动力学”的部分，因为我深信，理解了事物如何建模以及它们如何演变，是掌握其本质的关键。我希望这本书不仅能教会我理论知识，更能启发我如何将这些理论应用于分析现实世界中的各种网络现象，例如社交媒体上的信息流动，或者是生物体内复杂的相互作用。

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物流速度快，送货上门，服务态度超好！

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感谢快递员先生 雪后路面湿滑还准时送达 赞！赞！赞！

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非常好的商品，值得购买的商品

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但Konigsberg地名被拼错仍未予以更正。

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感觉还不错，可以使用，希望以后在京东上买的东西都适用，好用。

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商品质量很好！！！！！

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很好啊，正版书就是用着舒服，物美价廉，值得购买！

评分☆☆☆☆☆

一不小心买成英文版了

评分☆☆☆☆☆

导论和综述性的书 价格有点贵啊