具有马尔可夫跳变的复杂动态网络动力学 方建安 等 9787030441881 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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方建安 等 著

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• 复杂网络
• 马尔可夫跳变
• 动力学
• 非线性动力学
• 网络科学
• 控制理论
• 系统建模
• 随机过程
• 数学物理
• 应用数学

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030441881

商品编码：29513805074

包装：平装

出版时间：2016-03-01

基本信息

书名：具有马尔可夫跳变的复杂动态网络动力学

定价：65.0元

作者：方建安 等

出版社：科学出版社有限责任公司

出版日期：2016-03-01

ISBN：9787030441881

字数：268000

页码：

版次：31

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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导语_点评_推荐词

内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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序言

复杂网络动力学：理解互联世界的内在涌现与演化 在这个信息爆炸、万物互联的时代，我们身处的现实世界正以前所未有的速度变得复杂。从微观的基因调控网络到宏观的全球交通网络，再到社会经济系统中的互动关系，各种规模的网络无处不在，并深刻地影响着我们的生活。理解这些复杂网络的内在运作机制，揭示其动力学行为的涌现规律，已成为科学研究的前沿领域。 复杂网络：超越简单连接的结构 复杂网络的概念，旨在描述由大量节点（个体）及其之间连接（关系）构成的系统。与传统的、具有高度规律性的网络（如晶体结构或规则的电路）不同，复杂网络呈现出一些显著的特征： 无标度性 (Scale-freeness): 许多复杂网络中，节点连接度的分布遵循幂律，即存在少量“枢纽”节点拥有极多的连接，而绝大多数节点只连接少数几个。这种“富者愈富”的现象，使得网络对随机故障具有鲁棒性，但也容易受到针对性攻击。 小世界效应 (Small-world effect): 尽管节点数量庞大，但任意两个节点之间的平均路径长度却很短，这被称为“六度分隔”效应。信息的快速传播和协同作用是这种效应的重要体现。 社群结构 (Community structure): 复杂网络往往表现出明显的模块化，即节点倾向于形成密度更高的连接群体，这些群体内部联系紧密，而群体之间的连接相对稀疏。社群结构揭示了网络内部的组织方式和信息流动的局部模式。 动态性 (Dynamicity): 真实世界的网络并非静态不变。节点和连接会随着时间而产生、消失、改变强度，网络的拓扑结构和动力学过程相互影响，共同演化。 网络动力学：揭示网络的生命力与行为 网络动力学研究的是在复杂的网络结构上发生的各种过程，以及这些过程如何反过来塑造网络的结构。这些过程可能包括： 信息传播 (Information spreading): 如病毒的传播、谣言的扩散、新思想的采纳等。理解信息传播的动力学，有助于我们设计更有效的干预措施，控制负面信息的扩散，促进有益信息的传播。 同步现象 (Synchronization): 在许多耦合系统中，如闪烁的萤火虫、跳动的脉搏、甚至股票市场的涨跌，节点的状态会趋于一致，表现出同步行为。同步现象是网络相互作用的集体涌现，对系统功能的实现至关重要。 演化博弈 (Evolutionary game theory): 在具有策略选择的节点组成的网络中，个体通过与邻居互动来学习和调整策略，从而驱动整个系统的演化。这在理解社会行为、经济竞争、物种进化等方面具有重要意义。 复杂性涌现 (Emergence of complexity): 由大量简单个体组成的局部相互作用，可以涌现出宏观层面的复杂行为，如模式形成、混沌动力学、相变等。例如，在交通网络中，局部车辆的加速减速可能导致整体交通拥堵的出现。 鲁棒性与脆弱性 (Robustness and vulnerability): 网络在面对节点或连接的移除（如故障、攻击）时，其整体功能和稳定性如何保持？研究网络的鲁棒性，对于设计更加可靠和安全的网络系统至关重要。 研究复杂网络动力学的意义 深入理解复杂网络及其动力学，具有广泛而深远的意义： 预测与控制: 通过建立合适的模型，我们可以预测网络在不同条件下的行为，并采取措施来控制其演化方向，例如，预测流行病的传播路径并制定防控策略，或者通过网络干预来引导舆论走向。 优化与设计: 了解网络的内在结构与功能的关系，可以帮助我们优化现有网络的设计，例如，提高通信网络的效率，或者构建更具韧性的能源网络。同时，也可以指导我们创造新型的、功能更强大的网络。 揭示普适规律: 许多看似截然不同的复杂系统，在网络层面上却表现出惊人的相似性。研究复杂网络动力学，有助于我们发现跨学科的普适性规律，加深对自然和社会现象的本质理解。 应对全球性挑战: 从气候变化到金融危机，再到公共卫生事件，许多全球性挑战都与复杂网络的动力学过程紧密相关。因此，对复杂网络动力学的研究，是应对这些挑战的关键。 研究方法与前沿方向 研究复杂网络动力学，通常结合了理论分析、计算模拟和实验观测等多种方法。 数学建模: 利用图论、统计物理、微分方程、概率论等数学工具，构建描述网络结构和动力学过程的模型。 计算模拟: 在计算机上运行模型，通过模拟来观察网络的行为，探索参数空间，验证理论预测。 数据分析: 利用真实世界的数据，如社交网络数据、交通流量数据、生物分子相互作用数据等，来分析网络的结构特征和动力学过程，并与模型进行对比。 当前，复杂网络动力学领域的研究正朝着更加精细化、智能化和跨学科的方向发展： 多尺度与多层次网络: 研究不同尺度（如个体、社群、全局）和不同层次（如物理层、信息层、功能层）相互作用的网络系统。 具有时变特性的网络: 关注网络结构和连接强度随时间动态变化的复杂性。 带噪声和不确定性的动力学: 考虑真实世界系统中普遍存在的随机性和不确定性对动力学过程的影响。 结合人工智能与机器学习: 利用AI技术来识别网络模式、预测网络行为、优化网络控制策略。 与具体学科的交叉融合: 将网络科学的方法应用于生物学、社会学、经济学、神经科学等领域，解决具体问题。 总而言之，复杂网络已成为理解我们所处世界的核心框架。深入挖掘其内在动力学机制，不仅能够为科学研究提供新的视角和理论工具，更能为解决现实世界中的复杂问题提供关键的洞察和方法。这个充满活力的研究领域，正以前所未有的速度吸引着跨学科的科学家，共同探索互联世界的奥秘。

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当我看到《具有马尔可夫跳变的复杂动态网络动力学》这个书名时，我立刻联想到了我在工程实践中遇到的一些棘手问题。很多时候，我们构建的系统并非完美运行，它们会受到外部环境变化的影响，或者内部元器件的随机故障，这些都可能导致系统状态发生突兀的、难以预测的改变。而“马尔可夫跳变”这个术语，恰好能够捕捉到这种“突变”的特性，即变化的状态的概率只取决于当前状态。同时，我们处理的往往不是孤立的单元，而是相互连接的“复杂网络”。节点的连接方式、信号的传递路径，都会极大地影响整个系统的行为。这本书的出现，似乎为解决这类问题提供了一个潜在的理论支撑。我迫切地想知道，书中是否会提供一套系统性的方法来分析包含马尔可夫跳变的复杂网络，比如如何进行状态估计、参数辨识，甚至如何设计鲁棒的控制器来抵御这些不确定性的影响。我特别关注书中是否会讨论一些具体的应用场景，例如在航空航天、机器人控制、或者工业自动化领域，如何利用这些理论来提高系统的可靠性和安全性。

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最近在整理我的书架时，无意中瞥见了这本《具有马尔可夫跳变的复杂动态网络动力学》。虽然我不是这方面最前沿的研究者，但对相关领域的一些基本概念却颇有体会。我对“复杂动态网络”这个词本身就充满了好奇。我们生活在一个日益互联的世界，从社交媒体到全球经济，无处不见网络的痕迹。而网络的“动态”特性，意味着它不是一成不变的，而是时刻在变化，节点之间连接关系也在不断演进。这本身就增加了分析的难度。更何况，书中还提到了“马尔可夫跳变”，这又给复杂性添了一层维度。我理解的马尔可夫跳变，是指系统状态的改变遵循马尔可夫链的特性，也就是说，下一个状态只取决于当前状态，与过去的状态无关。但当这种跳变发生在复杂的网络结构中时，情况就变得更加微妙了。网络的拓扑结构、节点的状态以及跳变发生的概率，三者之间会产生怎样的相互作用？这本书的出现，无疑为我提供了一个深入探究这些问题的机会。我特别想了解作者是如何构建数学模型来捕捉这种动态变化和跳变过程的，以及这些模型是否能有效应用于分析一些实际的复杂系统，比如信息传播、疾病扩散或者交通流等等。

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这本《具有马尔可夫跳变的复杂动态网络动力学》似乎触及了一个我一直都很感兴趣的领域。我个人在研究和学习中，一直对那些非线性、时变系统表现出特别的偏爱。尤其是当系统中存在着某种“突变”或者“跳跃”的现象时，它所带来的不确定性和复杂性，让我觉得非常迷人。这类系统在现实世界中其实非常普遍，比如金融市场中突如其来的波动，或者生态系统中物种数量的剧烈变化，甚至是社会网络中信息传播模式的突然转变。理解这些“跳变”背后的机制，并用严谨的数学工具去描述和预测它们，无疑是具有重大科学价值的。我猜测这本书会深入探讨马尔可夫跳变这一概念，并将其应用于分析各种复杂网络。网络本身就足够复杂了，再加上动态的变化和不规则的跳变，这简直是挑战理论的极限。我期待书中能够提供一些新颖的建模方法和分析工具，帮助我们更深入地理解这些现象的内在规律，甚至可能为解决现实中的一些棘手问题提供理论支持。同时，我也很好奇作者是如何将数学理论与实际应用相结合的，是纯粹的理论推导，还是包含了很多案例分析？这对我来说很重要，因为我更喜欢那些既有理论深度，又能实际落地的研究成果。

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我对科学研究中的交叉学科知识融合一直非常感兴趣。数学与工程、物理、计算机科学等领域的结合，常常能催生出解决现实世界问题的强大动力。《具有马尔可夫跳变的复杂动态网络动力学》这个书名，就给我一种这样的感觉。一方面，“复杂动态网络”指向了当下蓬勃发展的网络科学，无论是物理网络、生物网络还是信息网络，其研究都日益受到重视；另一方面，“马尔可夫跳变”则提示了系统内在的随机性和非连续性，这在很多实际系统中是普遍存在的，比如金融市场的剧烈震荡、通信网络的信道切换、甚至生物体内信号传递的瞬时响应。我个人认为，这两者的结合，将是对传统网络动力学研究的一次重要拓展。我非常好奇作者是如何将离散的马尔可夫跳变模型与连续演化的网络动力学相结合的，是否会涉及到随机微分方程、马尔可夫链的定性分析，或者其他更高级的数学工具？这本书是否会探讨马尔可夫跳变对网络同步、社群发现、信息传播效率等关键动力学特性的影响？我对此充满了期待，希望能够从中学习到新的理论框架和分析方法。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对系统科学和控制理论有着浓厚兴趣的读者，我一直对那些能够描述和分析复杂系统行为的工具和方法感到着迷。特别是当系统表现出非线性和不确定性时，传统的线性理论往往难以奏 পরিসংখ্যান，就需要更强大的工具。《具有马尔可夫跳变的复杂动态网络动力学》这个书名，立刻就吸引了我的注意力。我设想这本书会涉及对复杂网络结构的深入分析，同时引入了“马尔可夫跳变”这一概念，这标志着系统状态可能在离散的、不可预测的时刻发生变化，而这种变化又遵循一定的概率规律。这种动态性与网络的相互连接性相结合，无疑会产生非常有趣的动力学行为。我期待书中能够详细阐述如何利用马尔可夫链理论来描述网络中节点状态的转移，以及这种跳变如何影响整个网络的演化过程。此外，我非常关心书中是否会讨论如何对这类系统进行稳定性分析、控制策略设计，甚至是故障诊断。这些都是复杂系统研究中的关键问题。如果这本书能够提供一些理论上的突破，或者实用的工程应用范例，那就更令人激动了。