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複雑ネットワーク基礎から応用まで

著者 増田 直紀
著者 今野 紀雄

著者紹介

最先端!ネットワークの理論がここにある!
 人間関係、経済、インターネット、交通網、生態系、システム生物学…すべての事象における「つながりを科学する」複雑ネットワーク。本書には最新の理論、定着した手法をもとにした基礎と応用、実データの解説、プログラムによるアルゴリズム集、解説付きの膨大な参考資料集が含まれている。まさに最新の複雑ネットワーク・バイブルだ!
 本書の内容を補足するため補遺(PDF版)を近代科学社のサポートページに用意いたしました。ご活用ください。

特徴
・実社会のデータを基に応用面を解説
・プログラムが組めるよう、アルゴリズムを掲載
・理解に不要不急のところを読み飛ばせるようマークを付加
・豊富な参考文献紹介

電子書籍¥3,080 小売希望価格(税込)

紙の書籍¥3,080定価(税込)

基本情報

発売日 2010年4月26日
本体価格 2,800円
ページ数 288 ページ ※印刷物
サイズ A5
ISBN 9784764903630
ジャンル 情報
タグ アルゴリズム, 教科書
電子書籍形式 固定型

主要目次

第 1 章 準備
1.1 複雑ネットワークとは
1.2 グラフの基礎

第 2 章 ネットワークの特徴量
2.1 次数分布
2.2 平均距離
2.3 クラスター係数
2.4 次数相関
2.5 中心性
2.6 コミュニティ構造
2.7 モチーフ

第 3 章 実データ
3.1 人間関係ネットワーク
3.2 インターネット関係
3.3 食物網
3.4 神経系と脳
3.5 システム生物学のネットワーク
3.6 その他

第 4 章 古典的なグラフ
4.1 完全グラフ
4.2 空間に埋め込まれた格子
4.3 木
4.4 ランダム・グラフ
4.5 複雑ネットワークに向けて

第 5 章 スモールワールド・ネットワーク
5.1 Watts–Strogatz(WS)モデル
5.2 WS モデルの解析
5.3 地理的なモデル

第 6 章 成長するスケールフリー・ネットワークのモデル
6.1 Barab´asi–Albert(BA)モデル
6.2 BA モデルの次数分布の導出
6.3 優先的選択ルールの拡張
6.4 頂点コピーモデル
6.5 Holme–Kim モデル
6.6 適応度モデル
6.7 頂点非活性化モデル
6.8 階層的モデル

第 7 章 成長しないスケールフリー・ネットワークのモデル
7.1 コンフィグモデル
7.2 一般の次数分布をもつ木
7.3 Goh モデルと Chung–Lu モデル
7.4 隠れ変数モデルと閾値モデル

第 8 章 ネットワーク上の感染伝播モデル
8.1 パーコレーション
8.2 スケールフリー・ネットワーク上のパーコレーション
8.3 選択的攻撃
8.4 WS モデル上のパーコレーション
8.5 SIS モデル(コンタクト・プロセス)
8.6 SIR モデル

第 9 章 ネットワーク上の他の確率過程
9.1 進化ゲーム
9.2 ランダム・ウォーク
9.3 カスケード故障

第 10 章 ネットワーク上の同期
10.1 結合位相振動子
10.2 結合力学系

第 11 章 付録
11.1 アルゴリズム集
11.2 複雑ネットワークの情報源

関連図書
索 引

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著者紹介

増田 直紀(ますだ なおき)
1998 年 東京大学工学部計数工学科卒
2002 年 東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻博士号
2006 年 10 月から東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻講師。
2008 年 9月から同准教授。
2014 年 3月からブリストル大学 Department of Engineering Mathematics 上級講師。
      専門分野はネットワーク科学、社会行動の数理モデル、計算脳科学など。
著書
『複雑ネットワークの科学』(共著,産業図書)
『「複雑ネットワーク」とは何か』(共著,講談社ブルーバックス)
『私たちはどうつながっているのか』(中公新書)
『なぜ 3 人いると噂が広まるのか』(日経プレミアシリーズ)。

今野 紀雄(こんの のりお)
1982 年 東京大学理学部数学科卒
1987 年 東京工業大学大学院理工学研究科博士課程単位取得
     室蘭工業大学数理科学共通講座助教授、コーネル大学数理科学研究所客員研究員を経て
現 在  横浜国立大学大学院工学研究院教授。博士 (理学)。
     専門分野は、無限粒子系、量子ウォーク、ネットワーク科学。
著書・訳書
『無限粒子系の科学』(講談社)
『量子ウォークの数理』(産業図書)
『複雑ネットワークの科学』(共著,産業図書)
『マルコフ連鎖から格子確率モデルへ』(共訳、シュプリンガー・ジャパン)など多数。

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