《图谱理论与复杂网络相关算法》通过对图的邻接矩阵、Laplacian矩阵、signless Laplacian矩阵及关联矩阵性质的研究，证明了一些图类的谱确定性，发现并证明了几类不能由谱确定的同谱图类，拓宽了谱确定图类的范围；对复杂网络的社团结构提取算法进行了研究。全书共分6章，第1章给出了相关概念及符号表示，列举了已有的谱确定图类及图谱理论在计算机科学中的应用；第2章归类了图的谱性质，给出了后面证明中要用到的基本引理；第3章证明了似双星树的谱确定性；第4章证明了几类单圈图的谱确定性；第5章证明了几类双圈图的谱确定性；第6章研究了复杂网络社团发现算法。

本书全面介绍了经典的和现代的网络流技术，包括综合的理论、算法与应用。主要内容包括：路径、树与周期，算法设计与分析，最大流与最小流算法，分派与匹配，最小生成树，拉格朗日松弛与网络优化等。书中包含大量练习题，拓展了本书的内容，便于教学。本书全面介绍了经典的和现代的网络流技术，包括综合的理论、算法与应用。主要内容包括：路径、树与周期，算法设计与分析，最大流与最小流算法，分派与匹配，最小生成树，拉格朗日松弛与网络优化等。书中包含大量练习题，拓展了本书的内容，便于教学。

本书全面介绍了经典的和现代的网络流技术，包括综合的理论、算法与应用。主要内容包括：路径、树与周期，算法设计与分析，最大流与最小流算法，分派与匹配，最小生成树，拉格朗日松弛与网络优化等。书中包含大量练习题，拓展了本书的内容，便于教学。

《复杂系统与复杂网络》从研究复杂系统的角度来介绍复杂网络。作为一本入门引导，前五章介绍一些复杂系统理论的基础知识，包括熵、计算机与信息、非平衡统计物理学、耗散结构与协同学、临界现象与自组织临界性、混沌、元胞自动机模型、复杂性的定义与量度、有关的统计物理学方法、博弈论、数理统计、图论等。第六、第七章介绍复杂网络的一些基础知识，包括描述网络拓扑结构的统计性质以及一些有影响的网络演化模型。在第八、第九、第十章中介绍了网络上的物理传输过程、生命网络和合作网络与合作一竞争网络。其中侧重介绍了作者群体的工作。另外，《复杂系统与复杂网络》阐述了作者们对复杂网络研究前景的一些看法，特别是在第十一章中介绍了关于复杂网络动力学框架的一些最新研究。 《复杂系统与复杂网络》可作为复杂系统与复杂网络研究方向的研究生教材，也可作为相关领域研究人员的参考书。

《复杂系统与复杂网络》从研究复杂系统的角度来介绍复杂网络。作为一本入门引导，前五章介绍一些复杂系统理论的基础知识，包括熵、计算机与信息、非平衡统计物理学、耗散结构与协同学、临界现象与自组织临界性、混沌、元胞自动机模型、复杂性的定义与量度、有关的统计物理学方法、博弈论、数理统计、图论等。第六、第七章介绍复杂网络的一些基础知识，包括描述网络拓扑结构的统计性质以及一些有影响的网络演化模型。在第八、第九、第十章中介绍了网络上的物理传输过程、生命网络和合作网络与合作一竞争网络。其中侧重介绍了作者群体的工作。另外，《复杂系统与复杂网络》阐述了作者们对复杂网络研究前景的一些看法，特别是在第十一章中介绍了关于复杂网络动力学框架的一些最新研究。 《复杂系统与复杂网络》可作为复杂系统与复杂网络研究方向的研究生教材，也可作为相关领域研究人员的参考书。

国内首部复杂网络专著 【图书目录】 第1章 引论 1．1 引言 1．2 复杂网络研究简史 1．3 基本概念 1．4 本书内容简介 参考文献 第2章 网络拓扑基本模型及其性质 2．1 引言 2．2 规则网络 2．3 随机图 2．4 小世界网络模型 2．5 无标度网络模型 2．6 局域世界演化网络模型 2．7 模块性与等级网络 2．8 复杂网络的自相似性 参考文献 第3章 Internet拓扑特性及建模 3．1 引言 3．2 Internet的拓扑特性 3．3 随机图产生器 3．4 结构产生器 3．5 基于连接度的产生器 3．6 多局域世界模型 3．7 各类模型的定性比较 参考文献 第4章 复杂网络上的传播机理与动力学分析 4．1 引言 4．2 复杂网络的传播临界值理论 4．3...(展开全部)

国内首部复杂网络专著 【图书目录】 第1章 引论 1．1 引言 1．2 复杂网络研究简史 1．3 基本概念 1．4 本书内容简介 参考文献 第2章 网络拓扑基本模型及其性质 2．1 引言 2．2 规则网络 2．3 随机图 2．4 小世界网络模型 2．5 无标度网络模型 2．6 局域世界演化网络模型 2．7 模块性与等级网络 2．8 复杂网络的自相似性 参考文献 第3章 Internet拓扑特性及建模 3．1 引言 3．2 Internet的拓扑特性 3．3 随机图产生器 3．4 结构产生器 3．5 基于连接度的产生器 3．6 多局域世界模型 3．7 各类模型的定性比较 参考文献 第4章 复杂网络上的传播机理与动力学分析 4．1 引言 4．2 复杂网络的传播临界值理论 4．3...(展开全部)

本书深入地介绍了实用算法优化的相关内容，讲述了解决各种问题的计算方法，包括搜索高维空间、处理存在多个竞争目标的问题以及兼顾指标中的不确定性。全书主要涵盖以下主题：多维导数及其生成，局部下降和一阶、二阶方法，将随机性引入优化过程的随机方法，目标函数和约束都为线性时的线性约束优化，基于种群的方法，代理模型、概率代理模型以及使用代理模型进行优化的方法，不确定性下的优化，不确定性传播，表达式优化，多学科优化。附录简要介绍了本书使用的Julia 编程语言、评估算法性能的测试函数、与导数和优化方法相关的数学概念。 　　　　 本书适合高等院校数学、统计学、计算机科学等专业的本科生和研究生学习，也可用作相关领域的参考资料。