Generating Random Networks and Graphs
Idioma: inglés
Editorial: Oxford University Press(UK), 2017
- Tapa dura
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Generating random networks efficiently and accurately is an important challenge for practical applications, and an interesting question for theoretical study. This book presents and discusses common methods of generating random graphs. It begins with approaches such as Exponential Random GraphModels, where the targeted probability of each network appearing in the ensemble is specified. This section also includes degree-preserving randomisation algorithms, where the aim is to generate networks with the correct number of links at each node, and care must be taken to avoid introducing abias. Separately, it looks at growth style algorithms (e.g. preferential attachment) which aim to model a real process and then to analyse the resulting ensemble of graphs. It also covers how to generate special types of graphs including modular graphs, graphs with community structure and temporalgraphs. The book is aimed at the graduate student or advanced undergraduate. It includes many worked examples and open questions making it suitable for use in teaching. Explicit pseudocode algorithms are included throughout the book to make the ideas straightforward to apply. With larger and larger datasets, it is crucial to have practical and well-understood tools. Being able to test a hypothesis against a properly specified control case is at the heart of the 'scientific method'. Hence, knowledge on how to generate controlled and unbiased random graph ensembles isvital for anybody wishing to apply network science in their research.…
N° de ref. del artículo 9780198709893
- Título
- Generating Random Networks and Graphs
- Autor
- Ton Coolen
- Editorial
- Oxford University Press(UK)
- Año de publicación
- 2017
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0198709897
- ISBN 13
- 9780198709893
- Peso del artículo
- 740 gramos
- Dimensiones
- 250x175x22 mm
The book is aimed at the graduate student or advanced undergraduate. It includes many worked examples and open questions making it suitable for use in teaching. Explicit pseudocode algorithms are included throughout the book to make the ideas straightforward to apply.
With larger and larger datasets, it is crucial to have practical and well-understood tools. Being able to test a hypothesis against a properly specified control case is at the heart of the 'scientific method'. Hence, knowledge on how to generate controlled and unbiased random graph ensembles is vital for anybody wishing to apply network science in their research.
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Acerca del autor
Alessia Annibale obtained her undergraduate and Master degrees from the University of Rome "La Sapienza" before moving to the Disordered System and Neural Networks group in King's College London to complete her PhD. She has continued to work as a lecturer in King's College London, with papers published on spin glasses, network dynamics and stochastic processes on finitely connected random graphs. She is a member of the Institute for Mathematical and Molecular Biomedicine, and in recent years has taken a particular interest in applying the mathematical tools of disordered systems to understand the properties of biological networks.
Ekaterina Roberts obtained her undergraduate degree from Imperial College, London. After this she worked at the UK's Financial Services Authority, contributing to regulatory policies on how financial institutions should measure and capitalise their credit risk, as well as undertaking direct supervisory oversight of some small banks and insurers. She then joined the Randall Division of Cell and Molecular Biophysics to complete a cross-disciplinary PhD which used statistical mechanics to create tools to analyse random graph ensembles which share topological properties with real molecular networks.
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