Handbook of Large-scale Random Networks

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出版者:
作者:Bollobas, Bela (EDT)/ Kozma, Robert (EDT)/ Miklos, Dezso (EDT)
出品人:
页数:600
译者:
出版时间:2009-8
价格:1536.00
装帧:
isbn号码:9783540693949
丛书系列:
图书标签:
  • 随机网络
  • 复杂网络
  • 网络科学
  • 图论
  • 大规模网络
  • 网络建模
  • 网络分析
  • 统计物理
  • 计算机科学
  • 数据科学
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具体描述

This handbook describes advances in large scale network studies that have taken place in the past 5 years since the publication of the Handbook of Graphs and Networks in 2003. It covers all aspects of large-scale networks, including mathematical foundations and rigorous results of random graph theory, modeling and computational aspects of large-scale networks, as well as areas in physics, biology, neuroscience, sociology and technical areas. Applications range from microscopic to mesoscopic and macroscopic models.

The book is based on the material of the NSF workshop on Large-scale Random Graphs held in Budapest in 2006, at the Alfréd Rényi Institute of Mathematics, organized jointly with the University of Memphis.

Content Level » Research

Keywords » Brain Dynamics - Criticality - Graph Theory - Phase transitions - Random Graphs - Scale-free networks - Synchrony

Related subjects » Mathematics - Number Theory & Combinatorics - Theoretical Computer Science

Table of contentstableOfContents

Part I: Theoretical Foundations

Chapter 1 Random graphs and branching processes

Bela Bollobas and Oliver Riordan (Cambridge University, UK)

Chapter 2 Sentry Selection in wireless networks

Paul Balister and Bela Bollobas (U of Memphis, TN, and Cambridge University, UK) Amites Sarkar and Mark Walters

Chapter 3 Scaling properties of complex networks and spanning trees

Reuven Cohen and Shlomo Havlin, (MIT, USA)

Chapter 4 Random Tree Growth with Branching Processes – a Survey

Anna Rudas and Balint Toth ( Technical University, Budapest, Hungary)

Part II. Large-scale networks in biological systems

Chapter 5 Reaction-diffusion processes in scale-free networks

Michele Catanzaro, Marian Boguna, and Romualdo Pastor-Satorras, (U Catalunya, Barcelona, Spain)

Chapter 6 Toward Understanding the Structure and Function of Cellular Interaction Networks

C. Christensen, J. Thakar and R. Albert (Penn State University, PA, USA)

Chapter 7 Scale-Free Cortical Planar Networks

Bela Bollobas (Cambridge University, UK), Walter J Freeman (UC Berkeley, CA), Robert Kozma (U of Memphis, TN, USA)

Chapter 8 Reconstructing Cortical Networks: Case of Directed Graphs with High Level of Reciprocity

Nepusz P., Bazso F, (KFKI, Hungarian Academy of Sciences), Negyessy L. (Semmelweis Medical University, Budapest, Hungary) Tusnady G. (Renyi Institute of Mathematics, Hungarian Academy of Sciences)

Part III. Large-scale networks in physics, technology, and the society

Chapter 9 k-clique percolation and clustering

Gergely Palla1, Daniel Abel, Illes J. Farkas, Peter Pollner, Imre Derenyi

Tamas Vicsek (Eotvos University, Budapest, Hungary)

Chapter 10 The inverse problem of evolving networks — with application to social nets

Gabor Csardi, Katherine J. Strandburg, Jan Tobochnik, and Peter Erdi, (KFKI, Hungarian Academy of Sciences, Budapest, Hungary and Kalamazoo College, Mi, USA)

Chapter 11 Learning and Representation: From Compressive Sampling to Szemerédi’s Regularity Lemma

Andras Lorincz (Eotvos University, Budapest, Hungary)

Chapter 12 Telephone Call Network Data Mining: A Survey with Experiments Andras A. Benczur, Karoly Csalogany, Miklos Kurucz, Andras Lukacs, Laszlo Lukacs, David Siklosi (Computer and Automation Institute, Hungarian Academy of Sciences, Budapest, Hungary)

《Handbook of Large-scale Random Networks》是一本深入探索现代网络科学领域的重要参考之作。它系统地总结了随机网络结构的基本理论与应用,旨在为研究者、数据科学家以及相关学科的从业者提供全面而深入的知识框架。这本书不仅涵盖了经典的网络分析方法,还引入了当前热门的技术和工具,为复杂网络的建模与评估提供详实支持。内容分为多个章节,每一部分都紧密围绕大规模网络的形成机制、网络拓扑特征、节点行为以及数据驱动分析方法展开探讨。 书中首先对随机网络的定义、分类及其在不同领域中的应用进行了系统梳理,帮助读者理解不同类型网络(如Erdős–Rényi模型、小world网络、scale-free网络等)的特性与适用场景。接下来,内容重点深入到网络结构的量化分析,通过图论工具和统计方法解析节点之间的连接模式及其影响因素。书中还详细介绍了如何利用数据科学技术进行大规模网络的构建与验证,包括实时生成网络的算法、处理海量数据的策略以及可视化手段。 在理论部分,作者不仅回顾了传统随机网分析的经典成果,还深入探讨了复杂性和鲁棒性的研究进展,特别是如何通过模拟与实验验证网络行为。在应用层面,本书涵盖了社交网络、生物网络、交通网络等多个领域的实际案例分析,通过具体的数据展示这些理论在现实中的价值。此外,书中还详细讨论了如何从多维数据中提取有意义的网络特征,以及如何将机器学习与网络科学结合,以提升网络建模和预测能力。 另一重要部分是对研究方法的全面回顾,特别是如何应对大规模网络的计算挑战,包括算法优化、分布式计算以及高性能计算环境下的实现方案。本书强调了跨学科合作的重要性,为读者提供了一套完整的理论与实践指南。此外,它也注重总结现有成果的不足之处,并提出未来研究的方向,帮助读者更清晰地理解领域发展的趋势和挑战。 在内容结构上,这本书以逻辑严密、层次分明的方式呈现,使得即使是初学者也能迅速掌握核心概念,而对高级研究人员来说,也提供了丰富的技术细节与案例分析。在语言表达上,作者采用清晰简洁的风格,避免使用过于专业或晦涩的术语,同时通过实际案例和数据支持,使内容更加生动易懂。这样的设计不仅提升了读者的学习体验,也增强了理论与实践的结合。 总体而言,这本书不仅是一本网络科学的系统性指南,更是一份对未来研究有深远启示的文献。它为各行各业的人提供了一把通向复杂网络世界的大门,帮助他们更好地理解和应对当今数据驱动时代所带来的机遇与挑战。

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