Introduction to Complex Networks

出版者:高等教育出版社

作者:陈关荣

页数:366

出版时间:2015-1

价格:0

isbn号码:9787040406054

具体描述

本书是为自然科学、数学和工程领域的研究生以及本科高年级学生拟写的一本入门教科书，在第一版的基础上补充、修订而成，可以作为一个学期教学使用的讲义，也可以作为科研参考书或自学读物。

全书分成两大部分内容：第一部分是基础理论，包括背景材料和信息并附有适量的练习题，旨在让读者熟悉一些最基本的建模方法和分析技巧。第二部分是应用选题，包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究。这些章节彼此相对独立。最后一章是近年来比较活跃的几个前沿研究课题的简介。各大章均附有详细的关键文献，以帮助有兴趣的读者很快地进入这些研究领域。

本书保持了第一版的特色，通俗易懂，侧重于主要思想和基本方法的介绍，具有初等微积分、线性代数和常微分方程的读者能够轻松地学习书中的主要内容。同时增加了部分新内容，包括基本数理统计和动力系统基础、网络社团结构、网络博弈等。

作者简介

陈关荣，1981年获中山大学计算数学硕士学位，1987年获美国德克萨斯A&M大学应用数学博士学位。现任香港城市大学讲座教授及混沌与复杂网络学术研究中心主任。于1996年当选为IEEE Fellow，被ISI评定为工程学及物理学高引用率研究人员，2008年和2012年获国家自然科学二等奖，2011年获俄罗斯圣彼得堡国立大学授予荣誉博士学位和俄罗斯欧拉基金会颁发欧拉金质奖章，2014年获法国诺曼底大学授予荣誉博士学位，并当选为欧洲科学院院士。

汪小帆，1996年获东南大学工学博士学位，现为上海交通大学电子信息与电气工程学院教授、致远学院常务副院长。2008年受聘为教育部长江学者特聘教授。近年一直从事复杂网络系统分析与控制研究。获2002年国家杰出青年科学基金、2005年IEEE电路与系统会刊最佳论文奖、2008年上海市自然科学一等奖和2010年上海市自然科学牡丹奖。任2014—2017年IFAC Large—Scale Complex Systems技术委员会主席。

李翔，2002年获南开大学控制理论与控制工程博士学位，现为复旦大学信息科学与工程学院教授、电子工程系主任。近年一直从事复杂网络与系统控制的理论与应用研究。先后获得2005年IEEE电路与系统汇刊最佳论文奖、2008年上海市自然科学一等奖、2010年上海市青年科技英才奖、2014年国家杰出青年科学基金等。

用户评价

这本书在理论深度和现实应用之间的平衡做得相当出色，让我既学到了扎实的理论知识，又看到了它们是如何应用于解决现实世界的问题。我一直觉得，学习一门学科，最终还是要回归到它能为我们解决什么问题。而这本书在这方面做得非常到位。它不仅仅是介绍了一些抽象的网络模型和分析工具，更重要的是，它似乎通过大量的案例研究，向我们展示了如何运用复杂网络的方法来理解和解决各种实际问题。例如，书中可能探讨了如何利用社交网络分析来理解舆论的形成和传播，如何利用交通网络模型来优化城市交通流量，或者如何利用生物网络分析来研究疾病的传播机制。我特别欣赏作者在解释这些案例时，能够清晰地勾勒出问题、分析方法、关键发现以及可能的解决方案。这种“问题-方法-发现-应用”的逻辑链条，让我能够深刻地理解复杂网络研究的价值所在。书中也可能涉及到了如何利用复杂网络来设计更鲁棒、更高效的系统，例如，如何构建更具弹性的通信网络，或者如何设计更优化的供应链。这种从理论到实践的无缝衔接，让我觉得这本书不仅仅是一本教材，更是一本解决实际问题的指南，它激发了我用复杂网络的视角去思考和解决现实世界中的各种挑战。

我一直对数据可视化在科学研究中的作用深感好奇，而这本书似乎在这方面给了我极大的满足。我非常欣赏书中对复杂网络可视化技术和方法的介绍。一个庞大而复杂的网络，如果仅仅用数字和公式来描述，是很难让人直观理解其结构和特征的。但如果能够通过精心设计的图表和可视化呈现，就能瞬间将隐藏在数据中的规律显露出来。书中很可能展示了各种各样精美的网络图，从简单的节点-边图，到更复杂的层次图，再到动态的可视化，让我能够清晰地看到网络的整体结构、关键节点、社群划分以及信息流动的路径。我希望作者能够解释不同可视化方法适用的场景，以及如何通过可视化来发现网络的异常情况或者潜在的模式。例如，如何通过颜色、大小、连接粗细等视觉元素来编码网络中的不同信息，从而帮助我们识别出网络中的“桥梁”节点，或者“信息孤岛”。此外，书中也可能涉及到了如何利用可视化工具来分析和理解网络数据，例如，如何使用图布局算法来优化网络的显示效果，或者如何通过交互式可视化来探索网络的细节。这种将理论研究与直观呈现相结合的方式，极大地提升了我对复杂网络世界的理解和兴趣，让我觉得研究过程既严谨又充满乐趣。

坦白说，我一开始是被这本书的标题吸引，但内心还是有些忐忑，担心它会过于学术化，难以消化。然而，这本书的叙事方式却出乎我的意料。它并没有一开始就抛出大量的公式和定理，而是从一些非常直观、贴近生活的例子入手，逐渐引导读者进入复杂网络的领域。例如，书中很可能描述了我们每天都在经历的社交网络，我们如何通过朋友的朋友认识新的人，或者在互联网上如何通过一个链接跳转到另一个网站，这些都是非常生动的引入。作者似乎很擅长用类比和故事来解释抽象的概念，让那些复杂的数学模型变得更容易理解。我记得其中一部分内容，作者可能在解释“度中心性”的时候，引用了某个电影明星的影响力，或者解释“介数中心性”时，描述了信息在网络中的传播路径，这些都让我在轻松愉悦的氛围中掌握了核心知识。更重要的是，书中似乎还探讨了不同类型网络的演化机制，例如，网络是如何从无到有，或者在现有结构上不断增长和变化的。这种动态的视角让我觉得网络不再是静态的图，而是有生命力的有机体。这种循序渐进、寓教于乐的学习体验，让我感到非常舒服，也大大增强了我继续深入学习的动力。它让我觉得，即使我不是一个数学背景很强的学生，也能通过这本书掌握复杂网络的基本原理。

这本书最让我惊喜的是它对“网络涌现”和“自组织”现象的精彩阐释。我一直觉得，很多复杂系统的行为，并非源于某种外在的“指令”，而是来自于其内部大量的简单个体之间的相互作用，从而产生出一些意想不到的宏观模式。而这本书似乎恰恰聚焦于这一核心思想。它可能深入地探讨了诸如“博弈论”、“粒子系统”等概念，来解释这些宏观涌现现象是如何产生的。我希望书中能详细地解释，为什么仅仅是局部个体的简单规则，就能够导致全局的复杂行为，例如，在人群移动中形成的行人流模式，或者在经济系统中出现的市场波动。作者是如何用数学模型来捕捉和解释这些“自组织”过程的，这让我感到非常着迷。书中也可能探讨了“突变”和“临界现象”在复杂网络中的体现，例如，网络结构发生微小变化时，可能会导致全局性质发生剧烈的改变。这种对系统内部动力学的深入挖掘，让我对“涌现”这一概念有了更深刻的理解，也让我对那些看似混乱的现象背后的秩序产生了敬畏。它让我觉得，理解复杂系统，关键在于理解其组成部分之间的相互作用，以及这些相互作用如何导致宏观层面的整体行为。

我一直对复杂网络的跨学科应用感到好奇，而这本书似乎在很大程度上满足了我的这一期待。它不仅仅局限于计算机科学或数学的范畴，而是积极地将复杂网络的理论和方法应用到其他各个领域。我希望这本书能够提供丰富的跨学科案例，例如，它可能探讨了如何在社会学中分析社区结构和信息传播，如何在经济学中研究金融市场的风险传递，如何在政治学中分析权力结构和联盟形成，甚至是如何在历史学中分析古代文明的交流网络。这种对复杂网络普适性的强调，让我看到了这门学科的巨大潜力。它让我觉得，无论我的兴趣在哪个领域，都可以尝试运用复杂网络的视角来获得新的洞见。书中也可能讨论了不同学科在研究复杂网络时所面临的独特挑战，以及如何克服这些挑战。我尤其欣赏作者能够将不同学科的术语和概念进行有机地融合，让不同背景的读者都能理解。这种跨学科的视野，让我觉得学习复杂网络，不仅仅是掌握一项技术，更是在培养一种全新的、连接不同知识领域的思维方式。

翻开这本书，我的第一反应是它对概念的阐述非常严谨且深入。我原本以为“复杂网络”听起来像是比较概念化的东西，但这本书似乎有着非常扎实的数学根基。从一开始，它就没有回避使用一些基础的图论概念，但处理得非常巧妙，将那些抽象的数学定义巧妙地融入到了对现实世界网络的解释之中。我尤其欣赏作者在介绍诸如“度分布”和“小世界效应”等核心概念时，所花费的篇幅和提供的细节。它不仅仅是给出了一个定义，更是详细地解释了这些概念的数学表现形式，以及它们在不同类型网络中为何如此重要。例如，在讨论度分布时，书中似乎用了一些概率论和统计学的知识来解释为何很多真实网络会呈现出“幂律分布”，这让我对“无标度网络”有了更深刻的理解。同时，关于“小世界效应”，作者是如何一步步推导出“平均路径长度”和“聚类系数”这两个关键指标的，以及这些指标如何量化网络结构的紧凑性和局部聚集性，这部分内容对我来说是全新的，也极具启发性。书中似乎也引用了一些经典的案例，比如社交网络、生物网络等，来佐证这些理论的普适性。我喜欢这种既有理论深度又不失应用广度的讲解方式，它让我觉得学习的过程是扎实的，并且能够看到理论如何在实践中发挥作用。这本书不是那种泛泛而谈的科普读物，而是真正地在带领读者进入复杂网络研究的“方法论”层面，我对此感到非常满意，因为它满足了我想要深入理解问题的需求。

这本书的标题让我对它充满了期待，"Introduction to Complex Networks"，听起来就好像是一场探索未知领域的神奇旅程。我一直对事物之间错综复杂的联系感到着迷，从微观的基因调控网络到宏观的全球互联网，再到社会交往的图谱，这些“网络”似乎无处不在，构成了我们理解世界的基本框架。因此，当我看到这本书名时，我立刻联想到它将为我打开一扇通往这些复杂系统的科学理解之门。我想象着这本书会以一种引人入胜的方式，逐步揭示复杂网络的构建原理，它们的普遍特征，以及分析这些网络的强大工具。也许它会从最基础的概念讲起，比如节点和边，然后慢慢深入到更高级的主题，如度分布、聚类系数、平均路径长度等等。我非常好奇作者会如何解释那些看似杂乱无章的真实世界网络，如何在其中找到数学上的规律和模式。而且，“Introduction”这个词也暗示着它会以一种平易近人的方式来呈现，即使是对这个领域不太熟悉的读者，也能轻松入门。我期待着书中能够包含大量的图示和案例研究，用生动的例子来阐述抽象的概念，让理论不再枯燥乏味，而是充满活力和趣味。我希望这本书能够帮助我构建起一个关于复杂网络的坚实基础，让我能够自信地去理解和分析那些在我生活中遇到的各种各样的网络现象，也许我还能从中发现新的研究方向或者解决问题的灵感。总而言之，这本书的标题本身就充满了魅力，它承诺了一次深入的、系统的、令人兴奋的学习体验，我迫不及待地想知道它究竟会带给我怎样的惊喜。

我被这本书中对于网络结构和动力学的分析深深吸引。它不仅仅满足于描述网络的静态结构，更进一步探讨了这些网络是如何运作和演变的，这让我感到非常兴奋。书中可能详细地讲解了诸如“网络传播动力学”这样的概念，例如，疾病如何在人群中传播，信息如何在社交媒体上扩散，或者故障如何在电力网络中蔓延。作者似乎用了一些模型来描述这些过程，比如SIS模型或SIR模型，并且详细地解释了模型的参数是如何影响传播的速度和范围的。这部分内容对我来说尤其重要，因为它让我看到了复杂网络研究的实际应用价值。通过理解这些动力学过程，我们可以更好地预测和控制这些现象，甚至设计出更有效的干预策略。书中也可能探讨了网络中“中心性”的不同度量方式，以及这些度量方式在不同的应用场景下的意义，例如，找出网络中最具影响力的人物，或者识别网络中最脆弱的节点。这种对网络内在机制的深入挖掘，让我对事物的运行规律有了全新的认识。我尤其喜欢书中对“网络演化模型”的讨论，例如，作者是如何解释“优先连接”原则如何导致无标度网络的形成，或者“复制”模型如何模拟出真实网络的增长过程。这些模型不仅解释了网络的形成原因，也为我们预测网络未来的发展趋势提供了理论基础。

这本书在理论的严谨性和教学的易懂性之间找到了一个绝佳的平衡点，这对我来说是极其宝贵的。我之前接触过一些关于复杂网络的内容，但很多时候会因为过于抽象的数学推导而感到困惑。而这本书，似乎能够巧妙地将那些复杂的数学概念，以一种相对直观和易于理解的方式呈现出来。它不会回避使用必要的数学工具，但似乎会用大量的图示、类比和具体的例子来辅助说明，让那些抽象的公式变得鲜活起来。我希望作者能够详细地解释一些关键的数学概念，例如，图的代数表示，矩阵的应用，以及概率统计在网络分析中的作用。但是，我期待的是，这些解释不会是枯燥的公式堆砌，而是能够与网络本身的结构和功能紧密结合。例如，当介绍“拉普拉斯矩阵”时，它如何帮助我们理解网络的连通性，或者当讨论“随机游走”时，它如何用于分析网络节点的“重要性”。这种将数学工具与实际应用相结合的讲解方式，让我觉得学习过程是高效且富有成效的。它让我能够真正理解那些数学公式背后的含义，而不是死记硬背。我相信，即使是对数学不太自信的读者，也能通过这本书，建立起对复杂网络数学基础的信心。

让我印象深刻的是这本书对复杂网络研究方法论的细致梳理。它不仅仅是介绍了各种网络指标和模型，更重要的是，它似乎为读者提供了一个系统性的研究框架，指导我们如何去分析一个真实世界的网络。我曾尝试过自己去分析一些网络数据，但常常因为缺乏清晰的研究思路而感到迷茫。这本书的出现，恰恰填补了这一空白。书中可能从问题的定义开始，逐步引导读者如何收集和处理网络数据，如何选择合适的网络指标来量化网络的特征，如何构建相应的模型来解释网络的行为，以及如何进行结果的解释和验证。我尤其关注书中关于“网络重叠”和“网络演化”方面的分析，这些问题往往是真实网络中最具挑战性的部分。作者是如何解释这些复杂现象，以及提供了哪些具体的分析方法，这对我来说是极其宝贵的。书中也可能提供了一些关于如何选择合适的统计方法来检验研究假设的建议，以及如何避免常见的分析误区。这种对研究过程的系统化讲解，让我觉得我不仅仅是在学习知识，更是在学习如何进行科学研究。它让我能够更自信、更有效地去运用复杂网络的方法来解决我遇到的问题，并且能够对我的研究结果有更深入的理解和更准确的解读。