| Авторизуйтеся для перегляду анотації та можливості завантаження одним файлом |
ВведениеЧасть I. Сложные сети Основные понятия Направление "сложных сетей" Характеристики сложных сетей Параметры узлов сети Распределение степеней узлов Кратчайший путь между узлами Коэффициент кластеризации Посредничество Эластичность сети Примеры вычисления харакетеристик сетей Модели артефактных сетей Сети Эрдеша-Реньи Масштабно-инвариантные сети Сети малого мира Ваттса - Строгатца Перколяционные сети Примеры реальных сетей Задачи поиска в сетях Векторно-пространственная модель поиска Модели поиска в пиринговых сетях Ранговые характеристикиАлгоритм HITS Алгоритм PageRank Алгоритм Salsa Классификация Формальное описание классификации Ранжирование и четкая классификация Мера близости объекта и категории Метод Rocchio Метод линейной регрессии ДНФ-классификатор Байесовская логистическая регрессия Наивная байесовская модель Метод опорных векторов Кластеризация Метод k-means Иерархическое группирование-объединение Латентно-семантический анализЧасть II. Алгоритмы, методы, феномены Некоторые методы и приемы Простая краевая задача Малый параметр Асимптотические ряды и разложения Паде-аппроксиманты и разложение по малому параметру Вероятностные распределения Скейлинг. Однородные функции Однородная функция одной переменной Однородные функции нескольких переменных Производящие функции Дельта-функция Дирака Фазовые переходы Клеточные автоматы Самоорганизованная критичность Перколяция Корреляционный и фрактальный анализ Понятие фрактала Абстрактные фракталы Информационные потоки и фракталы Метод DFA Корреляциионный анализ Фактор Фано R/S-анализ. Показатель Херста
