Temporal Networks (Understanding Complex Systems)
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2015
- Brossura
- Nuovo
Da: Books Puddle, Woodside, NY, U.S.A.Books Puddle
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pp. 360 2013th edition NO-PA16APR2015-KAP.
Codice articolo 26378361630
- Titolo
- Temporal Networks (Understanding Complex Systems)
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642433499
- ISBN 13
- 9783642433498
Many studies of the last decade examine how the static network structure affect dynamic systems on the network. In this traditional approach the temporal aspects are pre-encoded in the dynamic system model.
Temporal-network methods, on the other hand, lift the temporal information from the level of system dynamics to the mathematical representation of the contact network itself.
This framework becomes particularly useful for cases where there is a lot of structure and heterogeneity both in the timings of interaction events and the network topology.
The advantage compared to common static network approaches is the ability to design more accurate models in order to explain and predict large-scale dynamic phenomena (such as, e.g., epidemic outbreaks and other spreading phenomena). On the other hand, temporal networkmethods are mathematically and conceptually more challenging.
This book is intended as a first introduction and state-of-the art overview of this rapidly emerging field.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Many studies of the last decade examine how the static network structure affect dynamic systems on the network. In this traditional approach the temporal aspects are pre-encoded in the dynamic system model.
Temporal-network methods, on the other hand, lift the temporal information from the level of system dynamics to the mathematical representation of the contact network itself.
This framework becomes particularly useful for cases where there is a lot of structure and heterogeneity both in the timings of interaction events and the network topology.
The advantage compared to common static network approaches is the ability to design more accurate models in order to explain and predict large-scale dynamic phenomena (such as, e.g., epidemic outbreaks and other spreading phenomena). On the other hand, temporal network methods are mathematically and conceptually more challenging.
This book is intended as a first introduction and state-of-the art overview of this rapidly emerging field.
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