Statistical Mechanics of Complex Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Berlin Heidelberg

作者:Diaz-Guilera, Albert 编

出品人:

页数:218

译者:

出版时间:2010-02-19

价格:USD 109.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783642073212

丛书系列:

图书标签:

复杂网络
统计物理
网络科学
复杂系统
相变
自组织
非平衡态
随机矩阵
信息论
图论

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《统计力学在复杂系统中的应用》本书深入探讨了如何运用统计力学的强大框架来理解和分析各种复杂系统。复杂系统，顾名思义，其行为和性质并非简单地由其组成部分的简单加总所能预测，而是涌现出宏观的、集体性的特征。从微观粒子间的相互作用，到宏观社会现象的演变，再到信息网络的结构与功能，统计力学提供了一套普适性的工具，能够揭示这些系统背后的规律。本书的出发点是统计力学最核心的概念：系综理论。我们将回顾微正则、正则以及巨正则系综，以及它们如何帮助我们从大量的微观状态中推导出系统的宏观热力学性质，如温度、熵、自由能等。我们将强调，统计力学并非仅仅关注平衡态，更重要的是，它提供了研究系统如何从一种状态演化到另一种状态的动态方法。在本书中，我们将重点关注统计力学在相变现象中的应用。许多复杂系统都表现出突然而剧烈的性质转变，这通常与临界现象相关。例如，水在不同温度下呈现出固态、液态和气态，这是典型的相变。在社会系统中，群体意见的极化、金融市场的崩溃，甚至流行病的传播，也都可以用相变的理论来解释。我们将详细介绍朗道理论，以及重整化群方法，后者是理解临界现象尺度不变性和普适性的关键工具。重整化群让我们能够理解，在临界点附近，系统的行为在不同的尺度上表现出惊人的相似性，而微观细节变得无关紧要。除了传统的物理系统，本书还将拓展统计力学的应用领域，特别关注信息科学和社会科学中的复杂系统。在信息科学领域，复杂网络是研究的重点。现实世界中充满了各种各样的网络，例如互联网、社交网络、生物分子网络、交通网络等等。这些网络并非随机连接，而是展现出特定的拓扑结构，如无标度特性（即存在少数度非常高的“超级节点”）、小世界效应（即任意两个节点之间的平均路径长度很短）以及社区结构（即网络可以被划分为相互连接紧密的子群）。我们将学习如何运用统计力学工具来分析这些网络的性质，例如连通性、鲁棒性（即网络在节点或连接缺失时的抵抗能力）、信息传播（如病毒、谣言在网络上的扩散）以及网络演化。我们会介绍ER随机图模型、Barabasi-Albert无标度网络模型等经典模型，并探讨如何利用统计力学的思想来理解网络增长和重塑的机制。在社会科学领域，统计力学为理解集体行为提供了新的视角。我们将考察投票模型、意见动力学模型，以及如何用统计力学的方法来描述和预测社会动态，例如信息扩散、群体极化、社会规范的形成等。我们将探讨平均场近似在这些模型中的应用，以及如何通过分析系统的平均行为来理解宏观社会现象。此外，我们还会涉及博弈论与统计力学的交叉，研究个体理性选择如何在群体层面涌现出非理性的集体结果。本书还将探讨非平衡态统计力学的重要概念，因为许多复杂系统并非处于热力学平衡状态。我们将介绍马尔可夫链、随机过程以及涨落耗散定理等，这些工具对于理解系统的动态演化、信息流动以及能量耗散至关重要。例如，在生物系统中，生命活动本身就是一个典型的非平衡过程；在金融市场中，价格的波动也是动态的、非平衡的。此外，本书将深入研究信息论与统计力学的联系。熵不仅是热力学中的概念，在信息论中也代表着信息的不确定性。我们将探讨信息熵如何应用于分析数据的压缩、信息传输的效率，以及在复杂网络中信息传播的路径。互信息等概念也将被介绍，用于衡量不同变量之间的关联程度。本书的写作风格旨在清晰、系统地介绍统计力学在复杂系统中的应用。我们将从基本的概念出发，逐步深入到更复杂的模型和技术。理论推导将与实际的例子相结合，帮助读者更好地理解抽象的数学工具如何应用于解决现实世界中的问题。本书适合具有一定数学和物理背景的读者，包括物理学、计算机科学、工程学、生物学、经济学以及社会科学等领域的学生和研究人员。通过学习本书，读者将能够掌握分析和理解复杂系统的一套强大而普适的理论框架，并能够独立地运用这些方法解决自己研究领域中的挑战。