Bradykinin, Kallidin and Kallikrein 1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Colman, R. W.

出品人:

页数:817

译者:

出版时间:1979-8-21

价格:USD 288.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540093565

丛书系列:

图书标签:

• Bradykinin
• Kallidin
• Kallikrein
• Peptide Hormones
• Hypertension
• Inflammation
• Kinins
• Physiology
• Biochemistry
• Pharmacology

好的，这里为您提供一个关于一本名为《Bradykinin, Kallidin and Kallikrein 1》的图书的详细简介，内容完全基于该书名所暗示的主题范围之外，旨在描述一本涵盖不同领域的专业书籍。 --- 书名：《应用拓扑学在复杂网络中的前沿研究》 作者： [虚构作者姓名，例如：张伟，李明] 出版社： [虚构出版社名称，例如：环球科学出版社] ISBN： [虚构ISBN号] 页数： 680页 装帧： 精装 出版日期： 2024年秋季 --- 内容简介 《应用拓扑学在复杂网络中的前沿研究》是一部全面而深入的专著，旨在系统梳理和探讨拓扑学理论在分析、建模和理解现代复杂网络系统中的核心作用与最新进展。本书不仅对拓扑学的基本概念进行了严谨的阐述，更着重于将抽象的数学工具与实际工程、社会科学、生物学等领域中的复杂系统问题紧密结合，为研究人员、工程师和高级学生提供了一个高屋建瓴的视角和实用的方法论框架。 在信息时代，我们面对的网络结构——从互联网的路由路径到社交媒体的用户关系，再到生物体内的基因调控网络——都表现出高度的复杂性和非线性的特征。理解这些网络的结构、动力学行为及其涌现特性，是推动科技进步和社会治理现代化的关键。本书正是基于这一需求而编写，它系统地覆盖了从基础理论到尖端应用的多个层面。 第一部分：拓扑学基础与网络表示 本书的第一部分为读者奠定了坚实的理论基础。它清晰地界定了图论（Graph Theory）的核心术语，包括节点、边、路径、连通性以及各种重要的子结构，如团（Cliques）和骨架（Spanning Trees）。随后，重点深入探讨了代数拓扑在网络分析中的应用，特别是代数连通不变量（如贝蒂数 Betti Numbers）如何帮助我们识别网络中的“洞”（Voids）和高维结构。 此外，本部分详细介绍了描述网络拓扑结构的关键指标。这包括但不限于：中心性度量（如度中心性、介数中心性、特征向量中心性）的计算方法及其在识别关键节点中的重要性；集聚系数（Clustering Coefficients）如何量化局部紧密性；以及路径长度的分布特征。通过这些工具，读者将学会如何从数据中提取网络的拓扑指纹。 第二部分：复杂网络模型的结构特性 复杂网络的独特性在于其非随机的组织模式。本书的第二部分聚焦于描述和生成具有真实世界特征的网络模型，并分析这些模型的拓扑性质。 随机网络（如Erdős–Rényi模型）作为基准被首先讨论，随后，本书将笔墨大量用于研究更具现实意义的无标度网络（Scale-Free Networks），特别是Barabási–Albert模型的生成机制及其重尾度分布的拓扑意义。 此外，本书深入探讨了小世界网络（Small-World Networks）的特性，解释了Watts-Strogatz模型如何平衡网络的局部效率与全局连接性。更进一步，它系统地比较了社区结构（Community Structure）的检测算法，如模块化优化（Modularity Maximization）和谱聚类方法，这些方法对于理解功能划分至关重要。 第三部分：拓扑动力学与网络演化 网络的拓扑结构并非静止不变，它随着时间和外部因素不断演化。第三部分将重点放在拓扑结构如何影响网络中的信息传播、疾病扩散和系统稳定性。 动力系统与拓扑学的交叉是本章的核心。我们探讨了传播动力学模型（如SIS, SIR模型）在不同网络拓扑上的行为差异。拓扑结构如何影响阈值、扩散速度和最终的覆盖范围，将被详细地建模和分析。 此外，本书详细阐述了网络演化模型，包括优先连接（Preferential Attachment）机制的拓扑后果。我们还将介绍鲁棒性分析（Robustness Analysis），即在节点或边的随机/蓄意故障下，网络拓扑结构如何维持其功能完整性。 第四部分：前沿应用与新兴方法 本书的最后部分将目光投向了当前最热门的研究领域，展示了应用拓扑学在解决实际问题中的强大潜力。 1. 拓扑数据分析 (TDA) 与持续同调 (Persistent Homology): 介绍如何利用持久同调来揭示高维数据集中隐藏的拓扑特征，这在机器学习、医学影像分析和材料科学中正变得越来越重要。 2. 交通与物流网络优化: 应用最短路径算法、网络流理论和拓扑约束优化，解决城市交通拥堵和供应链弹性问题。 3. 神经科学中的连接组学: 利用拓扑指标来刻画大脑皮层、功能网络中的连接模式，探究特定精神疾病（如阿尔茨海默病或精神分裂症）的结构生物学基础。 4. 金融风险网络: 分析银行间借贷网络、资产关联网络中的拓扑结构，以评估系统性风险和危机传导机制。 总结： 《应用拓扑学在复杂网络中的前沿研究》是一本集理论严谨性与应用实践性于一体的权威著作。它不仅仅是一本教科书，更是一份指导未来研究方向的路线图。通过本书，读者将能够掌握利用先进的拓扑学工具来剖析和设计下一代复杂系统的能力，从而在各自的研究领域取得突破性的进展。本书适合于数学、物理学、计算机科学、工程学以及生物信息学的高级研究人员和研究生使用。

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