网络科学与工程丛书：复杂网络传播动力学 模型、方法与稳定性分析（英文版）

图书标准信息

• 作者 傅新楚、[澳]斯摩尔（Michael Small）、陈关荣 著
• 出版社 高等教育出版社
• 出版时间 2014-02
• 版次 1
• ISBN 9787040307177
• 定价 79.00元
• 装帧 精装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 314页
• 字数 480千字
• 正文语种 英语
• 丛书 网络科学与工程丛书

【内容简介】

　　《网络科学与工程丛书·复杂网络传播动力学：模型、方法与稳定性分析（英文版）》较全面介绍了复杂网络传播动力学的研究结果与最新进展，包括三位作者的近期研究成果。主要内容包括各种“仓室”模型及有关的主要结果；复杂网络上流行病的网络建模、数值模拟、疾病控制与风险评估；流行病阈值的几种主要求法；疾病的控制与免疫方法，各种免疫策略的比较；人类意识在疾病传播与控制中的独特作用；在传播媒介作用下非齐次网络上流行病动力学的性质；几种典型网络传播模型的全局稳定性；网络同步动力学与流行病传播动力学之间的自适应演化关系；信息、舆情、谣言等在因特网及社会网络中的传播特性；信启、传播与流行病传播之间的异同等。
　　《网络科学与工程丛书·复杂网络传播动力学：模型、方法与稳定性分析（英文版）》可作为高等院校应用数学、生物数学、计算机科学与技术等专业相关课程的教学参考书，也可供从事动力系统、网络科学和复杂性科学等领域研究工作的教学科研人员参考使用。

【作者简介】

　　傅新楚，2001年获英国Exeter大学应用数学博士学位。1997年至2002年在英国剑桥大学、Warwick大学作高级访问学者，随后在英国Surrey大学、Exeter大学任ResearchFellow，由英国国家基金EPSRC资助研究一类不连续系统的动力学问题。2002年5月回国，在上海大学数学系工作，任教授、博士生导师。先后主持国家自然科学基金项目5项，曾参加国家“攀登计划”重大项目。
　　
　　斯摩尔（MichaelSmall），西澳大利亚大学应用数学Winthrop教授，澳大利亚研究理事会未来研究员，IEEE高级会员，澳大利亚数学会会员，多家国际期刊的编委。曾在香港理T.大学电子及信息工程系做博士后并任教。在混沌、非线性时间序列建模、复杂系统等领域的基础理论及应用方面，发表约150篇期刊论文和书籍章节，约150篇会议论文，3部著作。
　　
　　陈关荣，1981年获中山大学计算数学硕士学位，1987年获美国德克萨斯A&M大学应用数学博士学位。于休斯顿大学任教至2000年，现任香港城市大学电子工程系讲座教授。1996年当选为IEEEFellow。获2012年及2008年国家自然科学二等奖、2010年何梁何利奖、2011年俄罗斯欧拉奖并获俄罗斯圣彼得堡国立大学荣誉博士学位，获5项IEEE等最佳学术杂志论文奖，是国内外30多所大学的荣誉或客座教授，现任InternationalJournalofBifurcationandChaos主编。SCI他引两万多次，h指数78，被ISI评定为工程学高引用率研究人员。

【目录】

1Introduction
1.1Motivationandbackground
1.2Abriefhistoryofmathematicalepidemiology
1.2.1Compartmentalmodeling
1.2.2Epidemicmodelingoncomplexnetworks
1.3Organizationofthebook
References

2Variousepidemicmodelsoncomplexnetworks
2.1Multiplestagemodels
2.1.1Multiplesusceptibleindividuals
2.1.2Multipleinfectedindividuals
2.1.3Multiple-stagedinfectedindividuals
2.2Stagedprogressionmodels2.1Multiplestagemodels
2.1:1Multiplesusceptibleindividuals
2.1.2Multipleinfectedindividuals
2.1.3Multiple-stagedinfectedindividuals
2.2Stagedprogressionmodels
2.2.1Simple-stagedprogressionmodel
2.2.2Stagedprogressionmodelonhomogenousnetworks
2.2.3Stagedprogressionmodelonheterogenousnetworks
2.2.4Stagedprogressionmodelwithbirthanddeath
2.2.5Stagedprogressionmodelwithbirthanddeathonhomogenousnetworks
2.2.6Stagedprogressionmodelwithbirthanddeathonheterogenousnetworks
2.3StochasticSISmodel
2.3.1Ageneralconcept:Epidemicspreadingefficiency
2.4Modelswithpopulationmobility
2.4.1Epidemicspreadingwithoutmobilityofindividuals
2.4.2Spreadingofepidemicdiseasesamongdifferentcities
2.4.3Epidemicspreadingwithinandbetweencities
2.5Modelsinmeta-populations
2.5.1Modelformulation
2.6Modelswitheffectivecontacts
2.6.1Epidemicswitheffectivelyuniformcontact
2.6.2Epidemicswitheffectivecontactinhomogenousandheterogenousnetworks
2.7Modelswithtwodistinctroutes
2.8Modelswithcompetingstrains
2.8.1SISmodelwithcompetingstrains
2.8.2Remarksanddiscussions
2.9Modelswithcompetingstrainsandsaturatedinfectivity
2.9.1SISmodelwithmutationmechanism
2.9.2SISmodelwithsuper-infectionmechanism
2.10Modelswithbirthanddeathofnodesandlinks
2.11Modelsonweightednetworks
2.11.1Modelwithbirthanddeathandadaptiveweights
2.12Modelsondirectednetworks
2.13Modelsoncolorednetworks
2.13.1SISepidemicmodelsoncolorednetworks
2.13.2MicroscopicMarkov-chainanalysis
2.14Discreteepidemicmodels
2.14.1DiscreteSISmodelwithnonlinearcontagionscheme
2.14.2Discrete-timeepidemicmodelinheterogenousnetworks
2.14.3AgeneralizedmodelReferences

3Epidemicthresholdanalysis
3.1Thresholdanalysisbythedirectmethod
3.1.1Theepidemicrateisβlninsidethesamecities
3.1.1Epidemicsonhomogenousnetworks
3.1.1Epidemicsonheterogenousnetworks
3.2Epidemicspreadingefficiencythresholdandepidemicthreshold
3.2.1Thecaseofλ1≠λ2
3.2.2Thecaseofλ1≠λ2
3.2.3Epidemicthresholdinfinitepopulations
3.2.4Epidemicthresholdininfinitepopulations
3.3Epidemicthresholdsandbasicreproductionnumbers
3.3.1Thresholdfromaself-consistencyequation
3.3.2Thresholdunobtainablefromaself-consistencyequation
3.3.3ThresholdanalysisforSISmodelwithmutation
3.3.4ThresholdanalysisforSISmodelwithsuper-infection
3.3.5Epidemicthresholdsformodelsondirectednetworks
3.3.6Epidemicthresholdsontechnologicalandsocialnetworks
3.3.7Epidemicthresholdsondirectednetworkswithimmunization
3.3.8Comparisonsofepidemicthresholdsfordirectednetworkswithimmunizationdel
……
4NetworkedmodelsforSARSandavianinfluenza
5Infectivityfunctions
6SISmodelswithaninfectivemedium
7Epidemiccontrolandawareness
8Adaptivemechanismbetweendynamicsandepidemics
9Epidemiccontrolandimmunization
10Globalstabilityanalysis
11Informationdiffusionandpathogenpropagation
AppendixAProofsoftheorems
AppendixBFurtherproofsofresults
Index