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科研旅程的开始...: phoenix05056 2010-7-5 12:57; 终于开始正式的赌博旅程了，一开始的热身任务，首先写一个生成BA网络拓扑的程序，参照BA二人1999年在science发表的经典论文。本来打算采用c++作为自己以后的科研阶段的御用程序语言，不过悲剧的是，用C++完成的程序，模拟数据的图形表现并不能完全体现幕律分布，难道是自己代码写错了？算法错误？还是没理解人家的思想？应该不会，对比了一下阿香的JAVA版，其设计思路几乎一样。自己胡乱猜测可能是C++的random这个随机函数产生出来的小数没有JAVA版的均匀（C++的random默认产生整型）。直接把代码重写一次，用久违了的C#，设计思路跟算法均相同，模拟结果一对比，这下就体现出幂律分布。看来，科学研究还是应该采用应用级的快速开发语言：JAVA or C#。说到久违了C#...还是很有感情啊，以前做工程，一接触C#就对它颇有好感，加油吧。; 个人分类: 复杂网络|3825 次阅读|1 个评论

书籍介绍: 热度 3 web6688 2010-3-9 16:14; 我和西北工业大学戴冠中教授合著的新书《复杂网络的Scale-free性、Scale-free现象及其控制》已经由科学出版社于2009年9月正式出版。该书是在我的博士论文的基础之上（再融入我的部分硕士研究生的研究工作）扩充而成，请各位不吝赐教。该书的目录如下：前言. 第1章绪论 1.1 研究背景及意义 1.2 国内外研究现状 1.3 本书主要研究内容及框架参考文献第2章复杂网络的两个拓扑参数 2.1 连接率 2.2 吸引率 2.3 复杂网络的一个静态概率模型 2.4 定理2.1的证明 2.5 小结参考文献第3章复杂网络的异质性指标 3.1 度分布指数 3.2 网络结构熵 3.3 度分布熵 3.4 洛伦兹曲线与基尼系数 3.5 异质性指标的比较 3.6 小结 .参考文献第4章 Scale-free网络的拓扑结构及其形成机制 4.1 度分布指数的取值范围 4.2 Scale-free网络中的Hub节点 4.3 Scale-free性质的形成机制 4.4 小结参考文献第5章复杂网络的社区发现理论与应用 5.1 复杂网络中的社区结构 5.2 社区结构发现算法 5.3 N-G模块度 5.4 关于N-G模块度的进一步讨论 5.5 复杂网络的自相似特性与社区分解 5.6 BBS网络的Scale-free性质 5.7 复杂网络中的社区发现在BBS热点话题发现中的应用 5.8 小结参考文献第6章复杂网络的中心化理论与应用 6.1 复杂网络中心化问题的发展综述 6.2 复杂网络的重要中心化指标 6.3 建立在现实系统中的网络中心化研究 6.4 建立在拓扑层次上的网络中心化研究 6.5 网络中心化程度的量化与中心化指标的评定.. 6.6 网络中心化与网络脆弱攻击关系的讨论 6.7 小结参考文献第7章 Scale-free网络的鲁棒性 7.1 静态鲁棒性 7.2 雪崩动力学 7.3 小结参考文献第8章复杂网络中病毒传播的稳态和瞬态特征 8.1 引言 8.2 网络病毒传播模型 8.3 病毒传播的稳态特性 8.4 病毒传播的瞬态特性 8.5 小结参考文献第9章 Scale-free网络上的传播动力学SIS模型 9.1 引言 9.2 复杂网络中SIS模型的平衡点的若干性质 9.3 复杂网络中SIS模型的解的若干性质 9.4 复杂网络中SIS模型的稳定性分析 9.5 复杂网络中SIS模型的收敛速度分析 9.6 Scale-free网络中SIS模型的感染规模分析 9.7 小结参考文献第10章 Scale-free网络上的传播动力学SIR模型 10.1 引言 10.2 任意连接边指向移除节点的概率 10.3 若干引理 10.4 复杂网络中SIR模型的病毒爆发的阈值 10.5 复杂网络中SIR模型的病毒爆发规模分析 10.6 小结参考文献第11章 Scale-free网络上的同步动力学 11.1 复杂网络中的同步 11.2 主稳定函数法 11.3 网络的异质性对于同步的影响 11.4 小结参考文献第12章 Scale-free网络的控制 12.1 一般性框架 12.2 Internet拓扑结构的演化控制模型 12.3 小结参考文献; 个人分类: 读书笔记|4560 次阅读|3 个评论

复杂网络里的节点匹配: bupt1419 2009-9-17 22:37; 最近看到PRE上有一篇关于复杂网络的中国人的文章很有意思，提出的问题很有意思，很有实用价值，但里面用到的方法还不够好，摘要翻译如下。在不同的复杂系统里寻找对应的节点是各个领域内的一个公共任务，这个问题在本文中转化为复杂网络中的节点匹配。本文提出了一种基于网络结构的节点匹配方法。通过用我们的方法在不同类型的网络上处理节点匹配问题，可以知道网络的结构对最终的节点匹配结果起到很大的影响。举个例子，随机网络的边密度中等的时候匹配的结果最好，而小世界网络里的匹配结果总比随机和规则的好。进一步，在无标度网络里，hub起着很重要的作用，换句话说，如果把hub当作初始节点会得到更好的匹配结果。这些发现将帮助我们在将来设计更有效的节点匹配方法。这个文章提出了一个我个人认为很有趣的问题，文章中拿QQ和email当例子，在一定的群体里，比如一个学校里，QQ网络和email网络从某种程度上来说有很高的相似度，因为一般来说QQ好友同时是email好友的概率是很高的，QQ网络与email网络都是人际关系网络的一种抽样。文章提出的问题是，假如已经知道某些QQ号码对应某些email地址，怎么样通过网络结构信息，在不知道具体人的情况下，把剩下的QQ号码与emai地址对应出来。这个问题我觉得在实际生活中很有实用价值，但具体还说不上来。文章链接地址 http://link.aip.org/link?pre/80/026103; 个人分类: 科研笔记|5949 次阅读|3 个评论

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