发表于2024-03-19
复杂网络和人类行为动力学演化模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载
《复杂网络和人类行为动力学演化模型》致力于系统地介绍分析复杂网络和人类行为动力学的演化模型和理论方法;涉及到的模型均给出解析过程和模拟,大部分模型给出了实证。力图体现理论研究上有深度、模型与实证相结合。第一部分以图、随机图和复杂网络为主线,《复杂网络和人类行为动力学演化模型》拓展了随机图模型,将小世界网络的WS模型纳入了随机图的框架,给出了复杂网络的数学定义。以Poisson过程为基础,力求分析严谨、并且使应用工作者容易接受的解析过程。将适应度模型,加权网络统一在竞争网络模型下处理。基于随机服务系统对节点具有寿命的网络分类与分析。给出了变速增长网络模型,论述了幂律分布和几何级数增长网络度分布的计算。第二部分首先论述了基于排队系统的人类行为动力学模型。其次,在几类人类行为动力学的实证研究基础上,利用非齐次Poisson过程分析了人类行为动力学模型。提出了采购行为动力学模型,对采购订单的预测有一定的积极意义。最后,讨论了人类行为动力学中的分形与自相似性。
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评分值得一读
评分学界关于复杂网络的研究方兴未艾。特别是国际上有两项开创性工作掀起了一股不小的研究复杂网络的热潮。一是1998年Watts和Strogatz在Nature杂志上发表文章,引入了小世界(Small-World)网络模型,以描述从完全规则网络到完全随机网络的转变。小世界网络既具有与规则网络类似的聚类特性,又具有与随机网络类似的较小的平均路径长度。(Watts&Strogatz,p.440-442)。二是1999年Barabási和Albert在Science上发表文章指出,许多实际的复杂网络的连接度分布具有幂律形式。由于幂律分布没有明显的特征长度,该类网络又被称为无标度(Scale-Free)网络[1]。而后科学家们又研究了各种复杂网络的各种特性。(Strogatz,p.268-276)国内学界也已经注意到了这种趋势,并且也开始展开研究。(吴金闪、狄增如,第18-46页)加入复杂网络研究的学者主要来自图论、统计物理学、计算机网络研究、生态学、社会学以及经济学等领域,研究所涉及的网络主要有:生命科学领域的各种网络(如细胞网络、蛋白质-蛋白质作用网络、蛋白质折叠网络、神经网络、生态网络)、Internet/WWW网络、社会网络,包括流行性疾病的传播网络、科学家合作网络、人类性关系网络、语言学网络,等等;所使用的主要方法是数学上的图论、物理学中的统计物理学方法和社会网络分析方法。 《复杂网络和人类行为动力学演化模型》致力于系统地介绍分析复杂网络和人类行为动力学的演化模型和理论方法;涉及到的模型均给出解析过程和模拟,大部分模型给出了实证。力图体现理论研究上有深度、模型与实证相结合。第一部分以图、随机图和复杂网络为主线,《复杂网络和人类行为动力学演化模型》拓展了随机图模型,将小世界网络的WS模型纳入了随机图的框架,给出了复杂网络的数学定义。以Poisson过程为基础,力求分析严谨、并且使应用工作者容易接受的解析过程。将适应度模型,加权网络统一在竞争网络模型下处理。基于随机服务系统对节点具有寿命的网络分类与分析。给出了变速增长网络模型,论述了幂律分布和几何级数增长网络度分布的计算。第二部分首先论述了基于排队系统的人类行为动力学模型。其次,在几类人类行为动力学的实证研究基础上,利用非齐次Poisson过程分析了人类行为动力学模型。提出了采购行为动力学模型,对采购订单的预测有一定的积极意义。最后,讨论了人类行为动力学中的分形与自相似性。
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