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 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

郭进利 著

图书标签:

• 复杂网络
• 人类行为
• 动力学模型
• 演化
• 社会网络
• 建模
• 计算社会科学
• 复杂系统
• 行为科学
• 网络科学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030389077

版次：1

商品编码：11353951

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-11-01

用纸：胶版纸

页数：231

字数：292000

正文语种：中文

内容简介

《复杂网络和人类行为动力学演化模型》致力于系统地介绍复杂网络和人类行为动力学演化模型的理论分析方法，涉及的模型几乎均给出解析过程和模拟，大部分模型给出实证分析或实际背景。《复杂网络和人类行为动力学演化模型》力图取材广泛新颖、理论严谨有深度、模型与实证相结合。
　　复杂网络部分在模型中引入随机过程，介绍多种分析和实证模型的方法；以供应链为背景，建立连续时间动态网络模型；将加权网络统一在竞争网络下处理，体现出竞争网络的普适性；基于随机服务系统建立节点退出机制的网络模型；提出变速增长网络模型，讨论加速增长网络；论述幕律分布和几何级数增长网络度分布的计算，给出计算确定性网络分布的方法。人类行为动力学部分介绍基于排队系统的人类行为动力学模型，利用非齐次Poisson过程研究人类行为动力学，对供应链采购行为动力学特性进行分析。

目录

目录
前言
第1章 预备知识 1
1.1 随机变量与随机过程简介 1
1.2 Poisson过程 3
1.3 更新过程 9
1.4 排队系统 17
参考文献 19
第2章 图、随机图与复杂网络 20
2.1 图和网络的基本概念 20
2.2 随机图与小世界网络 29
2.3 复杂网络 33
2.4 几类真实复杂网络 38
参考文献 44
第3章 无标度网络 46
3.1 Barabasi Albert模型 46
3.2 BA模型拓扑结构分析 47
3.3 无标度网络与鲁棒性 52
3.4 集聚系数与平均路径长度计算 56
3.5 调节集聚系数的无标度网络 62
参考文献 64
第4章 度分布计算方法 66
4.1 近似估计方法与S曲线网络 66
4.2 Poisson过程方法 73
4.3 差分方程方法 75
4.4 Poisson增长网络结构熵和分布熵 78
4.5 论坛网络模型 79
参考文献 84
第5章 竞争网络与加权网络 85
5.1 竞争网络 85
5.2 非线性择优的竞争模型 90
5.3 适应度模型 93
5.4 加权网络的度量 96
5.5 加权网络演化机制 97
5.6 竞争网络对BBV网络的普适性 100
5.7 竞争网络对交通流驱动的权重模型普适性 106
参考文献 110
第6章 有向复杂网络 112
6.1 Price模型 112
6.2 连续时间增长的有向网络 114
6.3 供应链型有向网络 119
6.4 老节点间有相互连接的供应链网络 125
参考文献 129
第7章 变速增长网络 131
7.1 内部边加速增长模型 131
7.2 边随机增长网络 133
7.3 新节点的边对网络无标度性影响 137
7.4 无标度网络的幂律加速不变性 140
7.5 加速增长网络的量变到质变 149
参考文献 152
第8章 节点具有寿命的复杂网络 153
8.1 节点老化模型 153
8.2 节点线性渐近老化模型 157
8.3 节点具有寿命的网络和节点退出机制 160
8.4 基于齐次Markov链的度分布计算方法 162
参考文献 167
第9章 离散型幂律分布与确定性网络 168
9.1 连续型幂律分布 169
9.2 离散型幂律分布 170
9.3 层次网络与BRV确定性无标度网络 172
9.4 复杂网络的分形与自相似性 174
9.5 有先行者优势的确定性网络 176
9.6 Apollonian网络 181
参考文献 185
第10章 Barabasi人类行为动力学模型 187
10.1 人类的通信模式 187
10.2 Barabasi排队模型 190
10.3 具有服务时间的人类行为动力学模型 197
10.4 人类行为的记忆性 201
参考文献 202
第11章 基于非齐次Poisson过程的人类动力学 204
11.1 基于兴趣的人类行为动力学模型 204
11.2 兴趣衰减的人类行为动力学 206
11.3 兴趣衰稳的人类行为动力学 211
参考文献 214
第12章 供应链采购行为动力学特性分析 215
12.1 实证统计方法和对数装箱 215
12.2 实证对象和数据说明 218
12.3 采购行为动力学特性分析 218
12.4 基于更新过程的人类行为动力学 223
12.5 核心企业采购行为动力学模型 224
参考文献 226
索引 227

前言/序言

《复杂网络与人类行为动力学演化模型》 第一部分：引言与背景 复杂网络，作为现代科学研究中一个至关重要的概念，已深刻地渗透到我们对世界理解的各个层面。它提供了一个强大的框架，用于描述和分析由大量相互连接的节点组成的系统，这些节点之间的相互作用构成了系统的整体结构和动态演化。从微观的基因调控网络到宏观的全球通讯网络，从社会交往的社交网络到生态系统中物种之间的捕食关系，复杂网络的无处不在，使其成为理解和预测复杂系统行为的关键工具。 与此同时，人类行为动力学，即对人类个体和群体行为随时间变化过程的研究，也一直是社会科学、心理学、经济学乃至生物学等多个学科的核心议题。人类行为并非静态不变，而是受到内在生理、心理因素以及外在社会、环境因素的持续影响，呈现出复杂的、非线性的演化轨迹。理解这种演化不仅有助于揭示人类社会的内在规律，更能为制定有效的政策、设计更优化的系统、甚至预测社会趋势提供科学依据。 然而，传统的许多研究方法往往将复杂网络和人类行为动力学割裂开来，要么侧重于网络的结构分析，要么侧重于个体行为的描述，而未能有效地将两者有机地结合起来。事实上，人类社会本身就是一个由无数个体组成的、极其庞大的复杂网络。个体之间的互动、信息的传播、观念的形成与转变、社会规范的建立与瓦解，都离不开网络结构的支持和影响。反过来，个体行为的演化也在不断地重塑和改变着网络的结构和动力学特性。 正是基于这种深刻的认识，《复杂网络与人类行为动力学演化模型》一书应运而生。本书旨在构建一个跨学科的理论框架，将复杂网络的分析工具和方法论，与人类行为动力学的研究范式相结合，深入探讨人类行为如何在复杂的网络环境中产生、发展、传播和演化。本书不仅仅是两种研究方法的简单叠加，更是一种全新的视角，一种能够更全面、更深刻地理解人类社会运作机制的路径。 本书的出发点在于认识到，人类行为的许多关键特征，例如意见的形成、群体的极化、信息的扩散、合作与冲突的产生、创新与模仿的模式，都与个体所处的网络环境密切相关。个体的决策、态度和行为，往往受到其邻居、朋友、同事等网络节点的直接或间接影响。而网络的拓扑结构，如节点的连接度、社群的存在、关键节点的作用等，又深刻地影响着信息的流动效率、影响力的传播范围以及社会动态的演化速度。 因此，本书的核心目标是开发和应用能够捕捉这种交互作用的数学模型和计算模拟方法。我们不再仅仅将网络视为静态的连接图，而是将其视为一个动态的“舞台”，在这个舞台上，人类个体作为“演员”，他们的行为在这个舞台上不断上演，并与其他演员的互动共同推动着整个戏剧的演进。同时，这个“舞台”本身也在不断地被“演员”的行为所塑造。 本书的研究对象涵盖了广泛的人类行为现象，包括但不限于： 信息传播与意见演化： 如何在社交网络中，信息从少数节点扩散到多数节点？不同网络结构下，意见的极化和共识的形成有何规律？ 合作与冲突动力学： 在复杂的社会网络中，个体为何以及如何选择合作或冲突？网络结构对集体行动的兴起和维持有何影响？ 创新与模仿模式： 新的观念、技术或产品如何在网络中传播和普及？模仿和创新在网络中的相对重要性及其相互作用如何？ 社会规范的形成与变迁： 社会规范是如何在群体互动中形成的？又为何会随着时间的推移而改变？ 集体智能与决策： 如何利用复杂网络的优势，实现更优化的群体决策和集体智慧？ 群体行为的涌现： 个体简单的行为规则如何在复杂的网络互动中，涌现出宏观的、有组织的群体行为？ 为了实现这些目标，本书将系统地梳理和介绍一系列重要的概念、理论工具和研究方法，并在此基础上提出新的模型和分析框架。本书的内容设计，力求理论严谨与实践应用并重，既有对经典理论的深入剖析，也有对前沿研究的介绍和拓展，旨在为读者提供一个全面、深入且富有启发性的学习体验。 第二部分：复杂网络基础理论与方法 在深入探讨人类行为的演化之前，理解复杂网络的理论基础至关重要。本部分将系统地介绍复杂网络的核心概念、度量指标以及构建和分析网络的主要方法。 2.1 网络的基本概念与结构 我们将从最基本的网络定义出发，介绍节点（node）、边（edge）、图（graph）等基本术语。在此基础上，进一步区分不同类型的网络，如无向图与有向图，加权图与无权图，二部图等，并讨论它们在人类行为研究中的适用性。 2.2 网络的核心度量指标 为了量化和理解网络的结构特性，一系列度量指标被广泛使用。本书将重点介绍： 度（Degree）： 节点的连接数量，反映其在网络中的活跃度和连接性。我们将讨论节点的度分布，以及其在信息传播和影响力中的作用。 路径长度（Path Length）： 两个节点之间最短路径的长度，反映信息或影响传递的“距离”。我们将介绍平均路径长度和直径等概念，以及它们对网络效率的影响。 聚类系数（Clustering Coefficient）： 衡量一个节点邻居之间相互连接的紧密程度，反映了网络的“局部聚集性”。我们将讨论全局聚类系数和平均聚类系数，并分析其与社会群体形成的关系。 中心性度量（Centrality Measures）： 用于识别网络中关键节点的度量方法，包括度中心性、介数中心性、接近中心性以及特征向量中心性等。我们将详细讲解每种中心性度量的含义及其在人类行为研究中的应用，例如识别意见领袖、关键信息传播者或潜在的“超级传播者”。 社群检测（Community Detection）： 识别网络中密度较高的节点子集，即“社群”或“社区”。我们将介绍常见的社群检测算法，并讨论社群结构对群体行为、信息过滤和身份认同的影响。 网络密度与稀疏性： 衡量网络中边数相对于可能边的最大数量的比值，反映了网络的整体连接程度。 2.3 经典复杂网络模型 为了理解不同网络结构的产生机制，我们将介绍几种经典的复杂网络生成模型： 随机图模型（Erdos-Renyi Model）： 最早的生成模型，用于生成具有特定边概率的随机网络，为理解网络的统计特性提供了基础。 小世界网络模型（Watts-Strogatz Model）： 结合了规则格点网络的局部有序性和随机图模型的短路径特性，成功地解释了许多现实世界网络的“小世界效应”。我们将深入分析其生成机制和特性。 无标度网络模型（Barabasi-Albert Model）： 引入了“优先连接”（preferential attachment）机制，能够生成具有幂律度分布的“无标度网络”，广泛应用于解释互联网、社交网络等现实网络的结构特性。我们将详细讲解“增长”和“优先连接”的概念。 2.4 网络分析与模拟工具 本书还将介绍一些常用的复杂网络分析软件和编程库，如Gephi, NetworkX (Python), igraph (R, Python) 等，为读者进行实际的网络数据分析和模型模拟提供技术支持。 第三部分：人类行为动力学的建模理论 在理解了网络结构的基础上，我们现在将视角转向人类行为本身的动力学特性，并介绍用于描述和模拟这些特性的理论框架。 3.1 行动者模型（Agent-Based Modeling, ABM） 行动者模型是一种强大的计算建模方法，它通过模拟大量自主的“行动者”（agents）在特定环境中的互动来理解整体系统的行为。在本书的语境下，每一个行动者代表一个独立的人类个体，他们拥有自身的属性（如信念、态度、偏好、信息等），并遵循一定的行为规则。 行动者的属性与状态： 我们将探讨如何定义行动者的不同属性，例如他们的观点、风险偏好、信任程度、社会经济地位等，以及这些属性如何随时间变化。 行动者的行为规则： 行动者的行为规则是ABM的核心。我们将介绍多种常见的行为规则，包括： 决策规则： 基于个体属性、环境信息或邻居行为的决策过程。 互动规则： 行动者之间如何相互作用，例如信息交流、观点影响、资源交换等。 学习与适应规则： 行动者如何根据过去的经验调整其行为和属性。 环境的构建： ABM中的环境可以是一个静态的地理空间，也可以是一个动态变化的社会网络。我们将重点关注网络环境的构建及其对行动者行为的影响。 ABM的优势与局限性： 分析ABM在捕捉复杂系统涌现现象方面的优势，以及其在模型验证和参数选择方面面临的挑战。 3.2 动力学系统理论（Dynamical Systems Theory） 动力学系统理论提供了一个数学框架，用于描述系统状态随时间演化的规律。将动力学系统理论应用于人类行为的研究，可以帮助我们理解行为变化的轨迹、稳定态、周期性以及混沌现象。 状态空间与相空间： 定义描述人类行为状态的空间，例如观点分布、情感状态等。 微分方程与差分方程： 使用数学方程来描述行为状态的变化率，从而预测系统的未来演化。 定性分析： 识别系统的稳定点、极限环等，预测行为的长期趋势。 分岔与突变： 研究系统参数变化时，系统行为发生的非连续性变化，这可以用来解释社会变革或突发事件的发生。 3.3 统计物理学方法在行为研究中的应用 统计物理学的方法，例如相变理论、蒙特卡洛模拟等，也被广泛应用于分析大规模群体行为的规律。 相变类比： 将社会现象中的群体性转变（如集体恐慌、意见一致）类比为物理学中的相变过程，理解其发生的临界条件。 伊辛模型（Ising Model）及其变种： 经典的自旋模型，通过模拟个体之间的相互影响来研究群体态的形成，已被广泛应用于社会动力学研究。 蒙特卡洛模拟： 一种数值模拟技术，通过随机抽样来逼近复杂系统的统计性质。 第四部分：复杂网络与人类行为动力学演化模型的融合 本书的核心价值在于将复杂网络和人类行为动力学的理论与方法进行深度融合，构建能够描述和分析人类行为在网络环境中演化过程的全新模型。 4.1 网络结构对行为的影响 信息传播动力学在网络中的演化： SIR/SIS模型在复杂网络上的推广： 经典的信息传播模型（易感-感染-康复，易感-感染-易感）如何在不同网络拓扑结构下，展现出不同的传播模式和速度。 社群结构对信息扩散的影响： 社群的边界如何影响信息的流动，以及社群内部的连接强度如何加速或减缓信息传播。 关键节点在信息传播中的作用： 如何识别和利用关键节点来最大化或最小化信息的传播。 意见动态在网络中的演化： DeGroot模型与Friedkin-Johnsen模型： 经典的模型如何描述个体意见受到邻居影响而逐渐趋同的过程。 网络结构与意见极化： 异质性连接、社群分裂如何导致群体内部意见趋于极端，以及不同观点之间的“回声室效应”。 少数派影响力与多数派从众： 在不同网络结构下，少数具有独特观点或强大影响力的个体如何改变群体的主流意见。 合作与信任在网络中的演化： 囚徒困境与公共品博弈在网络中的表现： 个体如何在网络中反复与不同邻居进行博弈，以及网络结构对合作策略的演化有何影响。 网络结构与信任的传播： 信任如何通过网络传递，以及网络中的“欺骗者”和“合作者”如何相互作用。 声誉系统与网络互动： 在有声誉机制的网络中，个体如何通过互动积累声誉，以及声誉如何影响后续的合作。 4.2 行为变化对网络结构的影响 动态网络模型（Dynamic Network Models）： 边随时间增长与衰减： 现实世界的社交关系和互动并非一成不变，本书将讨论如何模拟网络连接的动态生成和移除。 节点加入与离开： 新个体的加入和已有个体的退出如何改变网络的整体结构。 行为驱动的网络重塑： 例如，意见分歧可能导致个体之间关系的断裂，形成新的社群；成功的合作可能加强个体之间的联系。 网络演化模型（Network Evolution Models）： 随机删除与添加（Random Rewiring）： 模拟节点或边的随机变动。 基于行为的连接规则： 例如，倾向于与观点相似的人建立联系，或避免与冲突过大的人互动。 “富者愈富”与“马太效应”： 如何解释网络中节点连接度的幂律分布，以及这种分布如何影响信息流和影响力。 4.3 综合性演化模型 本书将提出和分析一些结合了网络结构演化和个体行为动态的综合性模型，旨在捕捉人类社会系统的复杂涌现现象。 基于ABM的网络演化模型： 构建复杂的行动者模型，其中行动者不仅根据网络结构采取行为，其行为反过来又会影响和重塑网络连接。 多尺度建模： 探讨如何将微观的个体行为模型与宏观的网络结构模型进行耦合，实现对不同尺度上社会现象的统一解释。 预测与干预： 利用构建的演化模型，对社会现象进行预测（如流行病的传播、谣言的扩散、群体性事件的发生），并探讨可能的干预策略。 第五部分：应用案例与前沿展望 为了展示本书理论和方法的实际应用价值，我们将选取几个典型的人类行为现象作为案例进行深入分析。 5.1 社交网络中的信息传播与舆论形成 案例分析：分析社交媒体上热点事件的传播路径，研究群体极化现象的成因，以及假新闻的传播机制。 模型应用：利用不同网络模型模拟信息传播，分析社群结构对信息扩散效率的影响，并探讨反谣言策略。 5.2 政治参与与集体行动 案例分析：研究网络平台如何促进政治动员，分析不同网络结构下，个体参与政治活动（如投票、抗议）的动力学。 模型应用：模拟基于网络激励的集体行动模型，分析网络结构对动员效率和合作稳定性（如“搭便车”问题）的影响。 5.3 经济行为与市场动态 案例分析：研究消费者之间的口碑传播如何影响产品销售，分析金融市场中信息传播与恐慌性抛售的关联。 模型应用：构建包含消费者行为和网络互动的市场模型，分析网络结构对创新扩散和市场竞争的影响。 5.4 流行病与疾病传播的社会动力学 案例分析：结合流行病学和行为科学，分析社会互动模式如何影响疾病的传播速度和范围，以及公共卫生干预措施的效果。 模型应用：利用复杂的网络模型模拟传染病的传播，考虑个体行为（如戴口罩、社交距离）的适应性演化。 5.5 前沿展望与未来研究方向 大数据与AI在复杂网络与行为动力学中的应用： 如何利用海量真实世界数据，通过机器学习和深度学习技术，发现新的网络结构模式和行为规律。 情感、认知与网络互动的复杂交互： 深入研究情感和社会认知的微妙作用，如何与网络结构相互影响，产生更复杂的行为动态。 跨尺度、跨领域的研究整合： 推动不同学科之间的交叉融合，建立更通用的理论框架，解释更广泛的社会现象。 伦理与治理的考量： 在理解和模拟人类行为演化的同时，如何关注其潜在的伦理问题，以及如何利用这些知识来设计更公平、更可持续的社会。 《复杂网络与人类行为动力学演化模型》一书，旨在为研究人员、学生以及对人类社会运作机制感兴趣的读者，提供一个系统、深入且富有启发性的学习平台。通过本书，读者将能够掌握理解和分析复杂网络中人类行为演化的强大工具，并能够将其应用于解决现实世界中的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字就像一道引人入胜的谜题，“复杂网络”与“人类行为动力学演化模型”这两个词汇的组合，让我充满了好奇。我一直认为，人类社会本身就是一个极其复杂的系统，充满了各种互动和反馈。而“复杂网络”理论的出现，似乎为我们理解这种复杂性提供了一个全新的框架。我猜想，书中会运用图论、统计物理等工具，来分析个体之间的连接方式、信息传递的路径，以及这些连接和传递如何影响着群体行为的演变。特别是“动力学演化模型”这个部分，我非常感兴趣。这意味着书中不会仅仅停留在静态的描述，而是会关注事物如何随时间发展、变化，以及是什么因素驱动了这种变化。例如，在群体中，一个微小的初始差异如何可能导致截然不同的发展结果？一个新思想或新趋势是如何在网络中扩散并最终影响整个群体的？这本书的出现，无疑为我理解这些深刻的社会现象提供了潜在的理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就非常吸引人，感觉像是打开了一个全新的视角来看待我们周围的世界。我一直对那些隐藏在看似混乱表象下的秩序很感兴趣，而“复杂网络”这个词语本身就充满了探索未知的魅力。人类行为的动力学，这更是直指人心的问题了，我们每天的互动、决策、群体的形成，背后一定有其深刻的规律和演变过程。我很好奇书中会如何将这两个概念巧妙地结合起来，用数学的严谨和科学的逻辑去剖析人类社会现象。比如，社交网络的发展，信息的传播，甚至是群体情绪的蔓延，这些在现代社会中屡见不鲜的现象，是否都能在复杂网络的模型中找到解释？我特别期待书中能给出一些生动有趣的案例，能够让我这种非专业读者也能轻松理解其中的奥秘。会不会涉及到一些大家耳熟能详的社会学实验，或者是一些宏观经济模型的演变？这本书的名字让我觉得它不仅仅是一本学术著作，更像是一把钥匙，能够帮助我们理解更深层次的社会运行机制。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，简单直接，却蕴含着一种深刻的洞察力。“复杂网络”这个概念本身就充满了神秘感，而将其与“人类行为动力学演化模型”相结合，更是勾勒出了一幅宏大的图景。我猜想，这本书将是一次关于如何用科学方法理解人类社会运行机制的探索之旅。它可能会深入解析，个体之间的连接如何构成复杂的网络，以及这些网络如何在信息、情感、甚至知识的传播中扮演关键角色。而“动力学演化模型”则意味着，书中将不仅仅关注静态的结构，更会关注系统随时间的变化过程。它可能会揭示，是什么因素导致了人类行为模式的改变，群体规范是如何形成的，以及社会变革是如何发生的。我期待书中能有对经典社会学理论的再诠释，或者提出一些全新的、基于网络科学的解释框架，能够帮助我们更清晰地认识人类行为的复杂性和动态性。

评分☆☆☆☆☆

初次看到这本书的书名，我脑海中立刻浮现出的是一张张错综复杂的网状图，连接着一个个离散的节点，这便是“复杂网络”的直观意象。而“人类行为动力学演化模型”则将这一抽象概念具象化，指向了我们个体和社会群体在时间维度上的变化轨迹。我迫切地想知道，作者是如何将这些看似毫不相关的领域融会贯通的。这本书的定位似乎非常前沿，它可能不仅仅是描述现象，更重要的是揭示现象背后的生成机制和发展规律。我设想书中会探讨诸如群体决策的涌现、意见领袖的形成、信息传播的扩散模式，甚至是流行病或谣言在社交网络中的传播路径。这些问题都与我们日常生活息息相关，如果书中能够提供一些理论模型和计算方法来解释这些现象，那将是非常有价值的。我希望这本书能带来一些令人耳目一新的观点，挑战我原有的认知，让我看到一个更具系统性和动态性的人类行为图景。

评分☆☆☆☆☆

光是这本书的书名，就足够让人眼前一亮，特别是“复杂网络”和“人类行为动力学演化模型”这两个词的碰撞。我一直对那些潜藏在日常互动背后的数学原理和模型很着迷，而这本书似乎恰恰触及了这一点。我想象中，书中会深入探讨各种类型的网络结构，比如无标度网络、小世界网络等等，并分析它们在人类社会中的体现。更重要的是，它会如何解释这些网络结构如何塑造和影响着人类的行为模式。比如，我们在社交网络上的互动，我们对信息的接收和传递，甚至我们如何形成观点和作出决策，这些是否都能用复杂的动力学模型来解释？我特别期待书中能够提供一些具体的案例研究，将抽象的理论模型与现实世界中的人类行为现象紧密联系起来。这本书的名字让我觉得它很有可能为我们理解群体心理、社会变迁、乃至人类文明的发展提供一套全新的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

挺好的商品

评分☆☆☆☆☆

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。

评分☆☆☆☆☆

等待的时间有些长，京东要向亚马逊学习

评分☆☆☆☆☆

复杂网络和人类行为动力学演化模型

评分☆☆☆☆☆

书很好，包装完整，内容丰富，正版产品，物流也快

评分☆☆☆☆☆

挺好的商品

评分☆☆☆☆☆

非常的的非常的棒

评分☆☆☆☆☆

《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。　 《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。

评分☆☆☆☆☆

质量很好，发货很快。内容丰富