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出版者:Springer

作者:N. Her, Stefan 编

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:2009-09-29

价格:USD 95.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783642034558

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 效率
• 计算复杂度
• 算法设计
• 分析
• 可扩展性
• 性能优化
• 编程
• 计算机科学

好的，这是一本关于复杂系统建模与仿真，侧重于网络拓扑优化与资源调度策略的专著的详细简介： --- 《复杂网络中的涌现现象与鲁棒性设计：基于多尺度分析的优化方法》 作者： [此处可填入一位或多位相关领域知名学者的名字] 出版社： [此处可填入一家严肃的学术或专业技术出版社名称] ISBN： [此处可填入一个虚拟的ISBN号] --- 图书概述 《复杂网络中的涌现现象与鲁棒性设计：基于多尺度分析的优化方法》深入探讨了在由海量节点和动态连接构成的复杂系统中，宏观层面的集体行为（即“涌现现象”）如何从微观层面的局部交互中产生。本书的视角超越了传统的图论分析，聚焦于网络结构、信息流动态以及系统对外部扰动的适应性与抗毁性（鲁棒性）。 本书旨在为网络科学家、通信工程师、生物物理学家以及金融风险分析师提供一套严谨的理论框架和实用的量化工具，用以理解和设计在不确定环境中依然能保持高效运作的复杂系统。全书结构清晰，理论推导详实，并辅以大量的仿真案例和现实世界的数据分析，展示了如何通过精细化的多尺度建模来揭示隐藏的系统机制，并指导具体的优化干预策略。 核心内容与章节聚焦 本书共分为八个章节，层层递进，构建了一个从基础理论到高级应用的完整知识体系。 第一部分：复杂网络基础与多尺度建模（第1-2章） 第1章：复杂网络的拓扑结构与动态演化 本章首先回顾了经典网络理论（如随机图、小世界网络、无标度网络）的基本度量。重点在于引入“关联性度量”（如度-度相关性）和“层次性结构”（如社区划分与层次化嵌入）在影响系统级功能上的关键作用。探讨了诸如Barabási-Albert模型、具有优先连接机制的模型在模拟真实世界网络（如互联网、社交网络）演化中的局限性，并引入了考虑记忆效应和环境反馈的动态演化模型。 第2章：涌现现象的量化描述与尺度分离 涌现是复杂系统研究的核心难点。本章致力于将主观的“涌现”概念转化为可量化的数学指标。引入了信息熵流、同步判据（如序参量）以及信息传播速率作为描述涌现强度的工具。核心内容是多尺度分解技术，包括基于模态分析的特征值分解法和基于粗粒化（Coarse-Graining）的重标度方法，用以分离网络中的快尺度（如局部通信）和慢尺度（如全局结构稳定）行为。 第二部分：信息传播与同步动力学（第3-4章） 第3章：基于传染病模型的级联失效分析 本章将信息传播视为一种“级联过程”。详细分析了经典的SIR（易感-感染-康复）和SIS（易感-感染-易感）模型在异构网络环境中的传播阈值。重点在于异质性对传播临界点的修正效应，特别是当网络结构中存在高阶关联（如三元组、四元组）时，传统平均场近似的失效。同时，探讨了针对性免疫接种或信息“防火墙”策略对抑制级联故障传播的有效性。 第4章：网络同步与集体决策中的时间延迟效应 本章转向系统的时间动态行为，研究节点间通讯延迟如何影响网络同步的实现。引入了时滞微分方程来描述耦合振荡器网络。分析了延迟的随机性（时滞抖动）和确定性时滞对振幅响应和相位锁定区域的结构性影响。本章提供了一种分析方法，用以确定维持网络一致性所需的最小带宽或最大可容忍延迟。 第三部分：鲁棒性设计与优化干预（第5-6章） 第5章：基于结构稳定性的鲁棒性度量与攻击策略 鲁棒性不再仅仅是节点或边的随机移除，而是系统在面临目标性攻击和随机退化下的性能下降率。本章定义了基于网络效率（Global Efficiency）、连通性（K-connectivity）和信息扩散速度的综合鲁棒性指数。详细比较了“基于度数的攻击”（针对Hubs）与“基于中心性的攻击”（针对Betweenness Centrality）在破坏网络功能上的效率差异。针对关键基础设施网络，提出了基于流容量约束的鲁棒性增强方案。 第6章：资源受限下的动态路由与负载均衡 在实际部署中，网络资源（带宽、计算能力、能源）是有限的。本章侧重于动态路由决策，以最小化拥塞和能耗。引入了次模优化（Submodular Optimization）理论来解决资源分配的非凸问题。提出了基于预测性控制的负载均衡算法，该算法能够实时感知网络拓扑的变化，动态调整数据包的传输路径，以避免局部过载导致的全局性能下降。 第四部分：高阶结构与新兴应用（第7-8章） 第7章：超越二分图：高阶关联与超图理论 现代数据结构往往无法简单地用边来描述，例如多方合作关系或多重功能耦合。本章将网络分析扩展到超图理论（Hypergraph Theory）。介绍了如何将超边转化为等效的二分图表示，并分析了在高阶结构下，信息扩散和系统同步的加速或抑制机制。重点案例包括知识图谱的构建和化学反应网络的建模。 第8章：复杂系统的可解释性与因果推断 在优化复杂系统时，我们不仅需要知道“如何做”，更需要知道“为什么有效”。本章探讨了将机器学习模型（如图神经网络 GNNs）的预测结果与可解释性方法（如Shapley值分解）相结合，以识别出驱动涌现行为的关键结构要素。此外，引入了基于反事实分析的因果推断方法，用于量化特定干预措施对系统长期行为的净效应，从而实现更具前瞻性的系统管理。 本书的特点 1. 理论深度与实践结合： 紧密结合拓扑动力学、非线性动力学和优化理论，确保概念的严谨性，同时提供了大量可复现的仿真代码示例（附于配套网站）。 2. 强调涌现与尺度耦合： 区别于关注单一网络指标的书籍，本书的核心在于解析不同时间尺度和空间尺度上的相互作用如何产生不可预期的全局结果。 3. 面向未来挑战： 对高阶结构（超图）和系统可解释性（因果分析）的深入讨论，使其成为研究下一代复杂系统（如量子网络、大规模生物网络）的必备参考。 目标读者 本书适合于具有扎实线性代数和概率论基础的研究生、博士后、高校教师，以及在通信、交通、能源、金融风险管理等领域从事系统建模与优化的高级工程师和研究人员。对于希望将计算科学方法应用于物理、社会或生物复杂系统的研究人员，本书提供了强有力的数学工具箱。

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关于这本书的索引和附录部分，我必须给予高度评价，这体现了出版方对知识检索便利性的极致追求。特别是那个跨章节的术语对照表，将相似概念在不同章节中的定义进行了集中梳理，有效避免了读者在不同上下文理解产生混淆。此外，书末提供的在线资源链接和源代码仓库的维护也相当及时，我点进去看了一下，代码风格整洁，注释详尽，与书中的理论讲解完美呼应，真正实现了理论与实践的闭环。如果说有什么可以改进的地方，也许是希望印刷时能对某些关键公式使用稍微粗一点的字体，这样在快速浏览时能更容易被捕捉到。但瑕不掩瑜，总而言之，这是一本结构严谨、内容扎实、阅读体验极佳的专业书籍，无论是对于学术研究人员还是渴望精进技术的工程师来说，它都无疑是一笔极具价值的投资。

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阅读体验上，这本书最大的亮点在于它所营造出的那种如同私教般循序渐进的引导感。作者的叙事风格非常平易近人，没有那种高高在上的专家口吻，更像是一位经验丰富的前辈在耳边细语，耐心解答每一个可能出现的疑问。语言组织上，它大量使用了类比和反问句式，有效地激发了读者的主动思考，而不是被动接受。例如，在引入动态规划概念时，作者先抛出了一个看似无解的难题，然后一步步引导我们解构问题，最终水到渠成地导出了最优解法，整个过程充满了逻辑的张力和解密的乐趣。这种“带着你走”的教学模式，极大地缓解了初学者面对复杂算法时的焦虑感。我甚至发现，在阅读过程中，我时不时会停下来，合上书本，在草稿纸上跟着作者的思路重新推演一遍，这比单纯地阅读教科书的效率要高出太多了。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了深邃的靛蓝色调，搭配烫金的标题字体，散发出一种低调而又沉稳的专业气息。纸张的质感也相当出色，那种略带粗糙的哑光处理，拿在手里非常舒适，即使长时间翻阅也不会感到手指油腻。内页的排版布局清晰明了，章节标题和正文之间的留白处理得恰到好处，使得阅读过程非常顺畅，眼睛不容易疲劳。尤其值得称赞的是，书中的图表和示意图部分，色彩的搭配和细节的刻画都极为精细，那些复杂的逻辑流程图被清晰地分解，即便是初次接触这些概念的人也能很快抓住核心脉络。我可以想象设计团队在制作这本书时投入了多少心血，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一件精心打磨的工艺品。整体来看，从开本大小到字体选择，每一个细节都体现了对读者的尊重和对知识本身的敬畏。我甚至愿意把它放在书架上当作一件展示品，它的存在本身就提升了周围环境的格调。

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这本书的后半部分，特别是关于近似算法和启发式搜索策略的讨论，简直是为我这种工程实践者量身定做的“武功秘籍”。它深刻地揭示了一个事实：在现实世界中，追求绝对的最优解往往是不切实际的，时间复杂度带来的成本远超那微小的精度提升。作者对NP-难问题的讨论非常到位，没有简单地将它们归类为“无解”，而是提供了大量行之有效的工程妥协方案。例如，在处理旅行商问题（TSP）的变种时，书中详细对比了遗传算法、模拟退火和禁忌搜索这三种主流方法的优劣势、参数敏感度和收敛速度，并给出了实际应用中的调参建议。这种基于权衡和取舍的思维方式，让我认识到算法设计远不止于数学证明，它更是一种艺术，一种在时间、空间和精度之间寻求完美平衡的艺术。这种务实精神，是很多纯理论书籍所不具备的宝贵财富。

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我最近迷上了一种专注于提升系统性能的编程哲学，这本书的内容似乎完美契合了我当下的学习需求。它并没有陷入那些过于晦涩的数学推导泥潭，而是采取了一种更加务实和面向应用的角度来阐述原理。比如，在讲解数据结构优化时，作者并没有停留在理论公式上，而是直接给出了不同场景下，采用不同优化策略的代码片段对比，这种“即插即用”式的讲解方式，极大地降低了实践门槛。我特别欣赏其中关于内存局部性原理的论述，那部分讲解得极其透彻，通过生动的比喻，让我瞬间理解了缓存未命中对程序性能的毁灭性影响。书中的案例选择也十分巧妙，涵盖了从操作系统调度到数据库索引设计等多个前沿领域，每一个案例都经过了精心的筛选，确保了其代表性和实用性。读完后，我感觉自己像是获得了一套全新的“性能透视镜”，看待任何一个算法实现时，都能立刻捕捉到潜在的效率瓶颈。

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