
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