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

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方建安 等 著

图书标签:

• 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： 博学精华图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030441881

商品编码：29624801498

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

：65.00元

售价：61.8元,便宜3.2元,折扣95

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：0

版次：31

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《具有马尔可夫跳变的复杂动态网络动力学》针对网络科学中的热点问题——马尔可夫复杂网络的同步问题进行研究，并将控制理论与马尔可夫复杂网络的同步问题结合起来，既对当下的研究热点问题进行研究又将控制理论中的知识推广到复杂网络当中，深入分析了马尔可夫复杂网络的动力学、同步、控制及其应用问题。
　　本书由十章内容构成，大体上可以分为三个部分。第1章为基础理论部分，介绍了马尔可夫过程的基本概念、复杂网络动力学研究现状以及一些基础知识和引理。第2～8章为马尔可夫复杂网络的动力学分析部分，着重介绍了具有转移概率部分未知的马尔可夫切换复杂网络稳定和同步的研究方法。第9～10章是本书的第三部分，主要应用本书提出的方法解决马尔可夫复杂网络理论在差分进化算法和混沌系统参数辨识中的应用。
　　本书既可作为理工科高年级本科生或研究生的教学参考书，也可作为研究复杂网络特别是马尔可夫复杂网络的研究者的参考书。

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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复杂动态网络动力学：演化、控制与涌现 本书深入探索了复杂动态网络的丰富世界，聚焦于其内在的演化机制、外在的控制策略以及由此产生的丰富涌现现象。网络作为现代社会和自然界中普遍存在的结构，其节点间的相互作用和信息流动构成了复杂多变的动力学过程。理解这些动力学，不仅能揭示系统的运行规律，更能为设计、优化和调控各类复杂系统提供理论指导。 第一章：复杂网络的基石——结构与统计特性 本章将奠定理解复杂网络动力学的基础，详细阐述复杂网络的结构特征及其重要的统计学描述。我们将从最基本的节点和边开始，探讨不同类型的网络模型，例如随机图模型、小世界网络模型和无标度网络模型。这些模型虽然简化，却能捕捉到真实世界网络的核心拓扑属性。 节点与边： 网络的最基本构成单元，节点代表实体，边代表它们之间的关联。我们将讨论有向与无向网络、加权与无权网络的区别。 拓扑度量： 介绍描述网络结构的关键度量，包括节点度（度分布）、平均路径长度、聚类系数、直径以及介数中心性等。这些度量能够量化网络的连接密度、传递效率和关键节点的存在。 网络演化模型： 探讨网络如何从无到有、如何随着时间增长和重组。我们将深入研究优先连接模型、增长与连接模型等，理解度分布的起源以及网络的自组织特性。 真实世界网络的普适性： 分析大量实际案例，如社交网络、生物网络（蛋白质互作网络、基因调控网络）、信息网络（互联网、万维网）和交通网络等，揭示它们在结构统计特性上的共性与差异。 第二章：动态的涌现——信息传播与传染病扩散 信息和影响力的传播是复杂网络中最直观的动力学现象之一。本章将聚焦于信息传播模型和传染病扩散模型，解析这些过程如何在网络结构中传播，以及网络结构对传播速度、范围和最终状态的影响。 SIR、SIS等基本传染病模型： 详细介绍经典的传染病扩散模型，包括易感者（S）、感染者（I）和康复者（R）的群体状态转换。我们将分析模型参数（如感染率、恢复率）如何影响疾病的流行。 网络结构对传播的影响： 考察节点度、社群结构、桥接节点等拓扑特征如何影响信息的传播效率和范围。例如，度高的节点（“超级传播者”）在传播中扮演的关键角色，以及社区结构如何形成传播的“屏障”或“加速器”。 阈值模型与级联失败： 探讨当个体行为受到邻居影响时可能出现的级联效应，例如产品推广、谣言传播或金融市场中的挤兑现象。介绍级联失败的发生条件和传播机制。 复杂网络的同步与振荡： 许多耦合系统在网络中会表现出同步行为，例如神经网络中的神经元放电同步、鸟群的协同飞行。本章将介绍同步动力学的基本理论和在复杂网络中的表现。 第三章：网络中的控制与干预 理解网络的动力学不仅是为了观察，更是为了能够主动地控制和干预。本章将深入探讨在复杂网络中实现目标控制的策略和挑战。 可控性分析： 引入控制理论的思想，分析一个网络在多大程度上可以被控制，以及需要多少个驱动节点才能实现对整个网络的完全控制。探讨如何选择最优的驱动节点以最小的代价达到控制目标。 镇定与稳定： 研究如何通过改变网络节点的行为或连接来达到系统的稳定状态，例如抑制疾病传播、消除恶意信息或恢复系统正常运行。 最优控制与资源分配： 在有限的资源下（例如疫苗接种、信息过滤），如何进行最优的策略选择以最大化干预效果。 网络重构与抗毁性： 讨论如何通过改变网络结构来增强系统的鲁棒性，使其能够抵御节点或边的失效。例如，如何在关键节点被移除后，依然保持网络的连通性。 目标导向的节点选择： 针对不同的控制目标（例如最大化传播范围、最小化传播损失），如何选择最有效的节点进行干预。 第四章：涌现的宏观行为——模式形成与自组织 复杂网络的非线性相互作用常常导致超越个体行为的宏观涌现现象。本章将聚焦于网络中的模式形成、自组织过程以及 emergent properties。 元胞自动机与格子模型： 介绍在格子结构网络中，简单局部规则如何产生复杂的全局模式，例如森林火灾模型、生命游戏等。 相变与临界现象： 探讨网络中的动力学过程如何表现出相变行为，即在某个临界点，系统的宏观状态会发生剧烈变化。例如，网络连通性的突然发生、信息的爆发式传播。 集体智能与群体决策： 研究在分布式网络中，个体间的简单交互如何涌现出比任何个体都更优的决策能力，例如蚁群算法、鸟群觅食等。 进化博弈论在网络中的应用： 分析个体在网络结构中学习和适应的策略，以及这些策略如何通过博弈过程演化，最终形成稳定的宏观模式。 复杂性的度量与分析： 探讨如何量化和分析复杂网络的涌现行为，例如熵、信息增益等概念在描述系统复杂性中的作用。 第五章：高级主题与前沿展望 本章将进一步拓展对复杂动态网络的理解，介绍一些更深入的理论和模型，并对未来的研究方向进行展望。 时间延迟与耦合振荡器： 考虑网络中信号传递的时延对动力学行为的影响，特别是同步现象。 非线性动力学与混沌： 探讨网络中的非线性相互作用如何导致混沌行为，以及混沌动力学在信息处理和预测中的潜在应用。 基于机器学习的复杂网络分析： 介绍如何利用深度学习、图神经网络等先进的机器学习技术来识别网络模式、预测动力学演化以及设计控制策略。 跨尺度耦合网络： 研究不同尺度、不同类型网络之间的相互作用，例如社会网络与经济网络、生物网络与生态网络的耦合。 可解释性与可信赖的AI在网络控制中的应用： 强调在实际应用中，如何确保网络控制策略的透明度、稳定性和安全性。 本书旨在为读者提供一个系统、深入的复杂动态网络动力学理论框架。通过对网络结构、信息传播、控制策略和涌现行为的全面分析，读者将能够更好地理解和设计我们身边的各种复杂系统，从社会交往到生物调控，从信息技术到经济金融，发掘其中蕴含的深刻规律，并为解决现实世界中的挑战提供新的思路和工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和术语的使用，体现了出版方对学术标准的坚持。字体选择清晰易读，图表的绘制也达到了专业水准，对于需要频繁查阅公式的读者来说，这是一个加分项。深入阅读后，我发现作者在讨论网络的异构性时，表现出了相当的洞察力。现实世界中的网络很少是完全同质的，不同节点扮演着不同的角色，承受着不同的外界影响。这本书巧妙地将这种异构性纳入了马尔可夫跳变的过程模型中，使得模型更贴近真实世界。我特别喜欢其中关于“慢速/快速动态分离”的讨论，这对于理解那些既有快速扰动又有慢速演化的系统至关重要。虽然全书的论述都建立在高度抽象的数学语言之上，但作者在解释这些概念的物理直觉时，偶尔也会运用一些非常精妙的比喻。这些比喻像夜空中划过的流星，短暂却足够照亮周围的黑暗，让我能稍微喘口气，重新校准一下自己的认知方向。总的来说，这是一本扎实、全面的学术专著，但阅读过程更像是一场耐力的考验，而非轻松的漫步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计乍一看颇具学术气息，那种深沉的蓝色调和精准的几何图形，让人联想到严谨的数学推导和深邃的理论构建。我原本是带着一种对前沿科学探索的好奇心翻开它的，期待能在这本厚重的著作中找到理解“复杂性”的钥匙。刚开始的几章，确实如同预期的那样，充斥着大量关于状态空间、概率度量以及时间演化的公式。作者似乎非常擅长构建宏大的理论框架，他试图用一套统一的语言来描述那些看似毫无章法的系统行为。然而，随着阅读的深入，我开始感受到一种高处不胜寒的孤独感。那些抽象的符号和严密的逻辑链条，虽然在数学上无懈可击，但在实际的物理意义和应用场景的勾连上，显得有些过于抽离。我时常需要停下来，反复揣摩某个定义或定理背后的直观含义，仿佛在浓雾中试图辨认远方的灯塔。这本书的深度毋庸置疑，它无疑是为该领域的资深研究人员准备的深度教材，但对于渴望将理论与实际工程问题挂钩的普通学习者来说，或许需要更多的“桥梁”和“实例”来辅助理解这片浩瀚的理论海洋。它更像是一份精密的蓝图，详细描绘了系统的内在结构，但少了些许关于“如何使用”这架复杂机器的说明书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常有意思，它似乎是按照一种层层递进的方式，从基础的随机过程理论开始，逐渐攀升到更高维度的网络耦合分析。我特别欣赏作者在处理网络拓扑结构变化时所展现出的数学技巧。在很多关于网络动力学的著作中，往往将网络结构视为静态的背景，而这本书则大胆地将“跳变”这一动态元素置于核心位置，这无疑是抓住了现代复杂系统研究的一个关键痛点——系统的结构本身就在不断地重塑其动力学行为。阅读过程中，我能明显感受到作者在平衡描述的详尽性和论证的简洁性上所付出的努力。他没有回避那些计算上的巨大挑战，反而坦然地展示了如何运用先进的随机微分方程和矩阵演算来处理这些难题。不过，我也注意到，对于非数学背景的读者来说，中间涉及到的一些滤波和估计的章节，其跳跃性较大，如果能有更细致的推导过程或者更具启发性的类比，想必能让更多人顺利跨越这些“技术壁垒”，从而更好地欣赏到作者最终构建的那个完整而精妙的理论体系。整体而言，这是一本需要投入大量精力和时间的力作，其价值在于提供了解决特定复杂问题的一套强有力的方法论工具箱。

评分☆☆☆☆☆

当我翻到关于“全局稳定性分析”的那几个章节时，我简直为作者的严谨性感到折服。他似乎非常注重对系统长期行为的把握，而不是仅仅停留在瞬时响应的描述上。这种对稳态的执着，让我想起了经典物理学中对能量守恒的探求。在这本书里，“马尔可夫跳变”不再仅仅是一个数学上的假设，而是被赋予了一种物理上的意义，即系统在不断地经历“相变”或“模式切换”，而作者的目标就是找到在所有这些模式切换下依然能够保持系统整体有序性的“黄金法则”。书中对各种Lyapunov函数的构造和应用分析，显示了作者深厚的控制理论功底。然而，这种极致的理论深度也带来了一个问题：读者很容易迷失在证明的细节之中，而忘记了最初想要解决的那个实际问题究竟是什么。我希望能看到更多与实际应用案例的紧密结合，比如在交通流、生物信息传递或金融市场波动中，这种跳变现象是如何具体体现的，以及书中的理论工具是如何精确地预测或干预这些系统的。目前看来，理论与实际应用之间的连接线略显细弱，需要读者自行去牵引和构建。

评分☆☆☆☆☆

从一个专注于应用研究的角度来看，这本书最吸引我的地方在于它提供的分析框架的普适性。虽然书名听起来非常特定，但其核心方法论——处理结构不确定性下的系统行为——可以被移植到许多看似不相关的领域。例如，在设计容错的分布式计算系统时，节点间的通信拓扑会因为故障而瞬时变化，这与书中所描述的“跳变”机制有着惊人的相似之处。我发现自己开始用书中的视角重新审视手头的项目，思考如何将网络结构的变化显式地建模进去，而不是将其视为白噪声处理掉。这本书并没有直接给出“一键解决”的算法，它更像是一套哲学指导和一套高级工具的说明书。它教会了读者如何思考那些“非平稳”的复杂系统，如何构建能够捕捉时间维度上不连续性的数学描述。这需要读者具备非常扎实的概率论和线性代数基础，否则很容易在刚开始的几页就被那些密集的数学符号劝退。对于那些愿意付出时间去掌握这套强大分析工具集的科研人员来说，这本书的价值是无法估量的，它为我们打开了一扇通往更深层系统理解的大门。