网络科学与工程丛书：网络科学导论 [Network Science:An Introduction] pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

内容简介

对各种复杂网络的定量与定性特征的科学理解已成为网络时代科学研究中一个极其重要的挑战性课题，网络科学就是一门正在兴起的面对这一挑战的交叉性学科。《网络科学与工程丛书：网络科学导论》致力于系统地介绍网络科学的基本概念、思想和方法，使得具有高等数学基础的读者都能够看懂，并具备把网络科学方法用于实际网络分析的能力。为此，本书没有过多地陷入数学和物理推导，而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式。本书第1章概要介绍了网络科学的背景和研究意义，第2章至第11章分为4个部分详细介绍了网络基本概念、网络拓扑性质、网络拓扑模型及网络动力学。
本书适合作为研究生和高年级本科生的网络科学教材，也可供自然科学、工程技术科学和社会科学领域的研究人员与学生参考。

作者简介

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电路与系统汇刊最佳论文奖、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。
李翔，2002年获南开大学工学博士学位。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系统控制的理论与应用研究。获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和2011年霍英东教育基金会高等院校青年教师奖，2009年入选教育部新世纪优秀人才计划。
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。于休斯顿大学任教至2000年，现任香港城市大学电子工程系讲座教授。1996年当选为IEEE Fellow。获2008年国家自然科学二等奖、2010年何梁何利奖、2011年俄罗斯欧拉奖并获俄罗斯圣彼得堡国立大学荣誉博士学位，获4项IEEE等最佳学术杂志论文奖，是国内外30多所大学的荣誉或客座教授。现任International Journal of Bifurcation and Chaos主编，SCI他引一万六千多次，h指数62，被ISI评定为工程学高引用率研究人员。

内页插图

目录

第1章 引论
1.1 引言
1.2 网络时代的网络研究
1.2.1 Internet
1.2.2 WWW
1.2.3 电力与交通网络
1.2.4 生物网络
1.2.5 经济与金融网络
1.2.6 社会网络
1.2.7 科研和教育的网络化
1.3 网络时代的网络科学
1.3.1 为什么需要网络科学
1.3.2 网络科学的研究内容
1.4 本书内容简介
参考文献

第2章 网络与图
2.1 引言
2.2 网络的图表示
2.2.1 图的定义
2.2.2 图的类型
2.2.3 简单图
2.3 图的计算机表示
2.3.1 邻接矩阵
2.3.2 邻接表与三元组
2.4 共引与文献耦合
2.4.1 共引网络
2.4.2 文献耦合网络
2.5 路径与连通性
2.5.1 路径
2.5.2 连通性
2.5.3 路径与连通性的邻接矩阵表示
2.5.4 割集与Menger定理
2.5.5 有向图的连通性
2.6 生成树与最小生成树
2.6.1 树
2.6.2 广度优先搜索算法
2.6.3 最小生成树
2.7 二分图与匹配问题
2.7.1 二分图的定义
2.7.2 二分图的实际例子
2.7.3 二分图到单分图的投影
2.7.4 二分图的匹配
2.8 稳定匹配
2.8.1 稳定匹配的定义
2.8.2 稳定匹配的求解
2.8.3 稳定匹配的公平性
2.8.4 完全匹配存在的条件
习题
参考文献

第3章 网络基本拓扑性质
3.1 引言
3.2 复杂网络的连通性
3.2.1 无向网络中的巨片
3.2.2 有向网络中的蝴蝶结结构
3.3 节点的度与网络稀疏性
……
第4章 度相关性与社团结构
第5章 节点重要性与相似性
第6章 随机网络模型
第7章 小世界网络模型
第8章 无标度网络模型
第9章 网络传播
第10章 网络博弈
第11章 网络同步与控制
索引

网络科学与工程丛书： 网络演化与动力学 书籍简介 本书是“网络科学与工程丛书”中的一本，聚焦于复杂网络中普遍存在的演化过程及其引发的动力学现象。在当今高度互联的世界中，无论是物理层面的交通网络、电力网络，还是信息层面的互联网、社交网络，抑或是生物层面的基因调控网络、蛋白质相互作用网络，它们都并非静态不变，而是随着时间不断生长、演变，并由此产生丰富的动力学行为。理解这些演化机制与动力学规律，对于揭示网络的结构功能、预测网络行为、设计鲁棒性网络以及优化网络性能至关重要。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索网络如何从无到有，从小规模增长到大规模，以及在演化过程中其拓扑结构如何变化。同时，本书也将详细阐述这些动态结构如何影响网络中的信息传播、疾病扩散、故障传播、协调行为以及其他各种涌现现象。我们力求以严谨的理论分析、清晰的数学模型和直观的计算模拟相结合的方式，带领读者走进这个迷人而重要的研究领域。 第一部分：网络演化模型 本部分将系统介绍当前网络科学领域主流的网络演化模型，并对它们的产生背景、核心思想、数学描述以及各自的优缺点进行深入剖析。 随机图模型回顾与局限性： 虽然埃尔德什-雷尼（Erdos-Renyi）模型是网络研究的起点，能够生成具有某些统计特性的随机图，但它无法捕捉现实世界网络中普遍存在的结构特征，如度分布的非均匀性、聚集性以及社区结构等。本章将回顾其基本原理，并重点讨论其在描述真实网络演化方面的不足，从而引出更复杂的演化模型的必要性。 增长模型： 现实世界中的许多网络，如互联网，都是在不断增长的。增长模型的核心思想是节点不断加入网络，并与已有的节点建立连接。 巴拉巴西-阿尔伯特（Barabasi-Albert, BA）模型： 这是最经典也是最具影响力的增长模型之一。其核心机制是“优先连接”（preferential attachment），即新加入的节点倾向于连接到那些已经拥有较高度数的节点。本章将详细阐述BA模型的数学框架，推导其产生的无标度（scale-free）度分布，并讨论其在解释互联网、电影合作网络等中的成功之处。同时，我们也将探讨其对模型参数的敏感性以及可能存在的局限性。 其他增长模型： 除了BA模型，我们还将介绍一些改进或变种的增长模型，例如考虑节点属性、时间相关性或连接成本等因素的模型。这些模型旨在更精细地刻画不同类型网络的增长过程。 聚合模型： 许多网络，尤其是生物网络，是通过节点之间的相互作用而非简单的增长来形成的。聚合模型关注的是节点之间连接的动态变化，包括连接的形成、断裂和重组。 随机块模型（Stochastic Block Model, SBM）及其动态扩展： SBM常用于描述具有社区结构的图，我们将在本章探讨其在网络演化中的应用，包括社区的形成、解散和合并过程。 基于能量或激励的连接模型： 考虑节点之间存在某种“亲和力”或“竞争关系”，连接的形成和断裂由能量最小化或激励最大化驱动。这类模型能够捕捉到更复杂的社会和经济网络中的动态。 混合模型与多重演化机制： 现实网络往往不是由单一机制驱动的，而是多种演化机制相互作用的结果。本章将探讨如何构建结合增长、聚合、重连（rewiring）等多种机制的混合模型，以期更准确地模拟复杂网络的演化。 节点属性与连接演化： 节点并非总是同质的。许多网络的演化受到节点自身属性（如用户的活跃度、内容的重要性、地理位置等）的影响。本章将讨论节点属性如何影响连接的形成和网络的整体结构。 第二部分：网络动力学 本部分将深入探讨在动态演化的网络结构上发生的各种动力学过程，分析网络拓扑如何影响这些过程的模式和结果。 信息传播模型： SIR/SIS模型： 这是最基础的传染病传播模型，我们将在不同网络结构上分析其传播动力学。重点关注节点度、度分布、社团结构等如何影响疾病的传播阈值和传播速度。 阈值模型： 讨论节点在接收到一定比例的激活邻居后才激活的模型，常用于模拟意见传播、产品推广等。 级联模型： 探索信息或故障在网络中大规模传播的级联效应，分析其临界行为和脆弱性。 具有演化网络的传播动力学： 本章将重点研究当传播模型与网络演化模型耦合时产生的复杂动力学，例如传播本身是否会影响网络的结构演化。 网络同步与协调： 许多生物和工程系统表现出同步现象，例如闪烁的萤火虫、发电厂的电力稳定。 耦合振子模型： 讨论在网络连接下，振子如何趋于同步，以及网络结构（如度、连接模式）对同步效率的影响。 全局与局部协调： 分析在不同网络拓扑下，节点如何实现全局或局部的协调行为，例如蜂群的形成。 网络鲁棒性与脆弱性： 网络的鲁棒性是指其在面对节点或连接的失效（如攻击或故障）时保持其结构和功能的能力。 节点/连接移除策略： 分析随机移除和目标性移除（如移除高风险节点）对网络连通性、效率以及其他功能指标的影响。 度量网络鲁棒性的指标： 介绍如平均路径长度、网络效率、最大连通子图大小等指标，并分析它们在不同网络结构下的表现。 演化网络中的鲁棒性： 讨论网络演化机制如何影响其固有的鲁棒性，以及如何通过设计演化规则来增强鲁棒性。 网络上的优化与控制： 最短路径与网络流量： 分析在动态变化的路径上，如何找到最优路径或管理网络流量。 网络控制与干预： 讨论如何通过对特定节点或连接进行干预，来控制网络中的动力学过程，例如阻止疾病传播或增强信息扩散。 基于演化网络的控制： 研究如何利用对网络演化机制的理解来设计更有效的控制策略。 社群检测与社区演化： 社群检测算法回顾： 简要介绍各种识别网络社群的算法。 社群的动态性： 重点分析社群的形成、演变、合并与分裂过程，以及这些过程与整体网络演化的关系。 社群结构对动力学的影响： 探讨社群结构如何影响信息传播、疾病扩散等动力学过程。 本书特色与目标读者 本书的特色在于将网络演化与网络动力学这两个核心主题有机地结合起来，强调两者之间的相互作用和耦合关系。我们不仅介绍经典的演化模型和动力学模型，更侧重于分析它们在真实世界中的应用，并通过大量的案例研究和实例分析来阐述理论概念。 本书的目标读者包括： 网络科学、物理学、计算机科学、社会学、生物学、经济学等领域的学生和研究人员： 希望系统学习复杂网络演化与动力学理论的读者。 对建模和仿真感兴趣的工程师和数据科学家： 需要理解和预测现实世界复杂系统行为的专业人士。 对理解社会现象、信息传播、生物系统等背后机制感兴趣的读者： 无论是否具有深厚的数学背景，都能从本书中获得启发。 我们相信，通过对本书的学习，读者将能够： 掌握分析和理解复杂网络演化机制的基本理论和方法。 深入理解网络拓扑结构如何影响信息传播、同步、协调等动力学过程。 能够运用网络演化与动力学模型来解释和预测现实世界中的各种现象。 为设计更高效、更鲁棒的未来网络打下坚实的基础。 本书力求做到内容翔实、逻辑清晰、案例丰富，希望能为读者开启一扇探索网络世界奥秘的精彩之门。