网络科学: 原理与应用 7111359666, 9787111359661

封面\n书名\n版权\n前言\n目录\n第1章  网络科学的起源\n1.1什么是网络科学\n1.2网络科学简史\n1.2.1网前阶段（1736—1966）\n1.2.2中期网络阶段（1967—1998）\n1.2.3现代阶段（1998—）\n1.3总则\n第2章图\n2.1图的集合论定义\n2.1.1节点、链路和映射函数\n2.1.2节点度和hub\n2.1.3路径和回路\n2.1.4连通性和组件\n2.1.5直径、半径和中心性\n2.1.6介数和紧度\n2.2图的矩阵代数定义\n2.2.1连接矩阵\n2.2.2邻接矩阵\n2.2.3拉普拉斯矩阵\n2.2.4路径矩阵\n2.3哥尼斯堡七桥图\n2.3.1欧拉路径和欧拉回路\n2.3.2哥尼斯堡七桥问题的正式定义\n2.3.3欧拉解\n2.4图的谱属性\n2.4.1谱半径\n2.4.2谱隙\n2.5图的类型\n2.5.1杠铃形、线形和环形图\n2.5.2结构化图与随机图\n2.5.3  k-规则图\n2.5.4图密度\n2.6拓扑结构\n2.6.1度序列\n2.6.2图的熵\n2.6.3无标度拓扑\n2.6.4小世界拓扑\n2.7软件中的图实现\n2.7.1 Java节点和链路\n2.7.2 Java网络\n练习\n第3章  规则网络\n3.1直径、中心性和平均路径长度\n3.2二叉树网络\n3.2.1二叉树网络的熵\n3.2.2二叉树网络的路径长度\n3.2.3二叉树网络的链路效率\n3.3超环形网络\n3.3.1超环形网络的平均路径长度\n3.3.2超环形网络的链路效率\n3.4超立方网络\n3.4.1超立方网络的平均路径长度\n3.4.2超立方网络的链路效率\n练习\n第4章  随机网络\n4.1随机网络的生成\n4.1.1  Gilbert随机网络\n4.1.2  Erdos-Renyi随机网络\n4.1.3锚定随机网络\n4.2随机网络的度分布\n4.3随机网络的熵\n4.3.1随机网络熵的建模\n4.3.2随机网络的平均路径长度\n4.3.3随机网络的聚类系数\n4.3.4随机网络的链路效率\n4.4随机网络的属性\n4.4.1随机网络的直径\n4.4.2随机网络的半径\n4.4.3利用Java计算紧度\n4.4.4随机网络中的紧度\n4.5随机网络中的弱联系\n4.6规则网络的随机性\n4.7分析\n练习\n第5章  小世界网络\n5.1生成一个小世界网络\n5.1.1  Watts-Strogatz（WS）过程\n5.1.2一般的WS过程\n5.1.3小世界网络的度序列\n5.2小世界网络属性\n5.2.1熵与重联概率\n5.2.2熵与密度\n5.2.3小世界网络的路径长度\n5.2.4小世界网络的聚类系数\n5.2.5小世界中的紧度\n5.3相变\n5.3.1路径长度和相变\n5.3.2材料中的相变\n5.4小世界网络中的导航\n5.5小世界网络中的弱联系\n5.6分析\n练习\n第6章  无标度网络\n6.1生成一个无标度网络\n6.1.1  Barabasi-Albert （BA）网络\n6.1.2生成BA网络\n6.1.3无标度网络幂律分布\n6.2无标度网络的属性\n6.2.1  BA网络熵\n6.2.2  hub度与密度对应关系\n6.2.3  BA网络平均路径长度\n6.2.4  BA网络紧度\n6.2.5无标度网络聚类系数\n6.3无标度网络中的导航\n6.3.1最大度导航与密度对应关系\n6.3.2最大度导航与hub度的对应关系\n6.3.3在无标度Pointville网络中的弱联系\n6.4分析\n6.4.1熵\n6.4.2路径长度和通信\n6.4.3聚类系数\n6.4.4  hub度\n练习\n第7章  涌现\n7.1什么是网络涌现\n7.1.1开环涌现\n7.1.2反馈循环涌现\n7.2科学中的涌现\n7.2.1社会科学中的涌现\n7.2.2物理科学中的涌现\n7.2.3生物中的涌现\n7.3遗传进化\n7.3.1  hub涌现\n7.3.2聚类涌现\n7.4设计者网络\n7.4.1度序列涌现\n7.4.2生成给定的度序列的网络\n7.5排列网络涌现\n7.5.1排列微规则\n7.5.2排列和聚类系数\n7.6涌现的一个应用\n7.6.1随机排列的链路优化\n7.6.2确定性排列的优化\n7.6.3最小长度涌现模型\n7.6.4二维布局\n练习\n第8章  传染病\n8.1传染病模型\n8.1.1  Kermack-McKendnck模型\n8.1.2传染病阈值\n8.1.3易感-感染-消亡（SIR）模型\n8.1.4结构化网络峰值感染密度\n8.1.5易感-感染-易感（SIS）传染病\n8.2网络中持续稳定的传染病\n8.2.1随机网络传染病阈值\n8.2.2一般网络中的传染病阈值\n8.2.3一般网络中的固定点感染密度\n8.3网络传染病仿真软件\n8.4对策\n8.4.1对策的算法\n8.4.2接种策略对策\n8.4.3  Java抗原仿真\n练习\n第9章  同步\n9.1同步或不同步\n9.1.1混沌映射\n9.1.2网络稳定性\n9.2蟋蟀社会网络\n9.2.1蟋蟀社会网络的同步性质\n9.2.2更加通用的模型：Atay网络\n9.2.3  Atay网络的稳定性\n9.3基尔霍夫网络\n9.3.1基尔霍夫网络模型\n9.3.2基尔霍夫网络的稳定性\n9.4  Pointville电网\n练习\n第10章  影响网络\n10.1对buzz的剖析\n10.1.1  buzz网络\n10.1.2  buzz网络仿真器\n10.1.3  buzz网络的稳定性\n10.2社会网络的有用性\n10.2.1两方谈判\n10.2.2  I-nets状态方程\n10.2.3  I-nets的稳定性\n10.2.4  I-nets的共识\n10.2.5计算影响的Java方法\n10.3   I-nets中的冲突\n10.3.1冲突度\n10.3.2计算冲突度的Java方法\n10.4命令层次结构\n10.5  1-nets中的有用性涌现\n10.5.1加权涌现\n10.5.2加权涌现的Java方法\n10.5.3加权涌现的稳定性\n10.5.4链路涌现\n练习\n第11章  脆弱性\n11.1网络风险\n11.1.1将节点作为目标\n11.1.2将链路作为目标\n11.2关键节点分析\n11.2.1杠铃模型\n11.2.2网络风险最小化\n11.2.3指数成本模型\n11.2.4攻击者-防御者模型\n11.2.5  Java军备竞赛方法\n11.3博弈论的考虑\n11.4一般的攻击者-防御者网络\n风险问题\n11.5关键链路分析\n11.5.1链路弹性\n11.5.2链路弹性模型\n11.5.3流弹性\n11.5.4流启发式的Java方法\n11.5.5网络流资源分配\n11.5.6结构化网络中的最大流量\n11.6基尔霍夫网络的稳定性弹性\n练习\n第12章NetGain网络\n12.1经典扩散方程\n12.1.1市场扩散方程\n12.1.2简单NetGain网络\n12.2多产品网络\n12.3  NetGain网络涌现的Java方法\n12.4新兴市场网络\n12.4.1新生市场的涌现\n12.4.2新兴市场固定点\n12.5创造性破坏网络\n12.5.1创造性破坏的涌现\n12.5.2平方根律固定点\n12.6企业并购网络\n12.6.1合并节点的Java方法\n12.6.2合并加速创造性破坏\n练习\n第13章  生物学\n13.1静态模型\n13.1.1无标度属性\n13.1.2小世界效应\n13.2动态分析\n13.2.1线性连续网络\n13.2.2布尔网络\n13.3蛋白质表达网络\n13.4质量动力学建模\n13.4.1质量动力学状态方程\n13.4.2有界的质量动力学网络\n练习\n参考文献