Наст >

Авторизуйтеся для перегляду анотації та можливості завантаження одним файлом


ВведениеЧасть I. Сложные сетиОсновные понятияНаправление "сложных сетей"Характеристики сложных сетейПараметры узлов сетиРаспределение степеней узловКратчайший путь между узламиКоэффициент кластеризацииПосредничествоЭластичность сетиПримеры вычисления харакетеристик сетейМодели артефактных сетей Сети Эрдеша-РеньиМасштабно-инвариантные сетиСети малого мира Ваттса - СтрогатцаПерколяционные сетиПримеры реальных сетейЗадачи поиска в сетяхВекторно-пространственная модель поискаМодели поиска в пиринговых сетяхРанговые характеристикиАлгоритм HITSАлгоритм PageRankАлгоритм SalsaКлассификацияФормальное описание классификацииРанжирование и четкая классификацияМера близости объекта и категорииМетод RocchioМетод линейной регрессииДНФ-классификаторБайесовская логистическая регрессияНаивная байесовская модельМетод опорных векторовКластеризацияМетод k-meansИерархическое группирование-объединениеЛатентно-семантический анализЧасть II. Алгоритмы, методы, феноменыНекоторые методы и приемыПростая краевая задачаМалый параметрАсимптотические ряды и разложенияПаде-аппроксиманты и разложение по малому параметруВероятностные распределенияСкейлинг. Однородные функцииОднородная функция одной переменнойОднородные функции нескольких переменныхПроизводящие функцииДельта-функция ДиракаФазовые переходыКлеточные автоматыСамоорганизованная критичностьПерколяцияКорреляционный и фрактальный анализПонятие фракталаАбстрактные фракталыИнформационные потоки и фракталыМетод DFAКорреляциионный анализФактор ФаноR/S-анализ. Показатель Херста
 
Наст >