复杂网络引论：模型、结构与动力学（英文版）

　　Part I Fundamental Theory
　　Chapter 1 Introduction
　　1.1 Background and Motivation
　　1.2 A Brief History of Complex Network Research
　　1.2.1 The Konigsburg Seven-Bridge Problem
　　1.2.2 Random Graph Theory
　　1.2.3 Small-World Experiment
　　1.2.4 Strength of Weak Ties
　　1.2.5New Era of Complex-Network Studies
　　1.3 Some Basic Concepts
　　1.3.1 Graph Representation of Networks
　　1.3.2 Average Path Length
　　1.3.3 Clustering Coefficient
　　1.3.4 Degree and Degree Distribution
　　1.3.5 Statistical Properties of Some Real-World Complex Networks
　　Problems
　　References
　　Chapter 2A Brief Introduction to Graph Theory
　　2.1 What is a Graph?
　　2.2 Notation, Definitions and Preliminaries
　　2.3 Eulerian and Hamiltonian Graphs
　　2.3.1 Eulerian Graphs
　　2.3.2 Hamiltonian Graphs
　　2.4The Chinese Postman Problem
　　2.5 The Shortest Path Length Problem
　　2.6 Trees
　　2.7 The Minimum Connector Problem
　　2.8 Plane Graphs and Planar Graphs
　　2.9 Euler Formula for Plane Graphs
　　2.10 Directed Graphs
　　Problems
　　References
　　Chapter 3 Network Topologies： Basic Models and Properties
　　3.1 Introduction
　　3.2 Regular Networks
　　3.3 Random-Graph Networks
　　3.4 Small-World Network Models
　　3.4.1 The WS Small-World Network Model
　　3.4.2 The NW Small-World Network Model
　　3.4.3 Statistical Properties of Small-World Network Models
　　3.5 The Navigable Small-World Network Model
　　3.6 Scale-Free Network Models
　　3.6.1 The BA Scale-Free Network Model
　　3.6.2 Robustness versus Fragility
　　3.6.3 Modified BA Models
　　3.6.4 A Simple Model with Power-Law Degree Distribution
　　3.6.5 Local-World and Multi-Local-World Network Models
　　Problems
　　References
　　Part II Applications： Selected Topics
　　Chapter 4 Internet： Topology and Modeling
　　4.1 Introduction
　　4.2 Topological Properties of the Internet
　　4.2.1 Power-Law Node-Degree Distributions
　　4.2.2 Hierarchical Structures
　　4.2.3 Rich-Club Structure
　　4.2.4 Disassortative Property
　　4.2.5 Coreness and Betweenness
　　4.2.6 Growth of the Internet
　　4.2.7 Router-Levellnternet Topology
　　4.2.8 Geographic Layout of the Internet
　　4.3 Random-Graph Network Topology Generator
　　4.4 Structural Network Topology Generators
　　4.4.1 Tiers Topology Generator
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　　Index

　　    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IEEE Fellow。获2008年国家自然科学二等奖、2010年何梁何利奖、201 1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4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International Journal of Bifurcation and Chaos主编，SCI他引一万六千多次，h指数62，被ISI评定为工程学高引用率研究人员。
　　    汪小帆，1996年获东南大学工学博士学位。现为上海交通大学电子信息与电气工程学院教授、致远学院常务副院长。2008年受聘为教育部长江学者特聘教授。近年一直从事复杂网络系统分析与控制研究。获2002年国家杰出青年科学基金、2005年IEEE电路与系统汇刊最佳论文奖、2008年上海市自然科学一等奖和2010年上海市自然科学牡丹奖。
　　    李翔，2002年获南开大学工学博士学位。现为复旦大学信息科学与工程学院教授、电子工程系主任。近年一直从事复杂网络系统控制的理论与应用研究。获2005年IEEE电路与系统汇刊最佳论文奖、2008年上海市自然科学一等奖、2010年上海市青年科技英才奖和2011年霍英东教育基金会高等院校青年教师奖，2009年入选教育部新世纪优秀人才计划。

　　    《复杂网络引论：模型、结构与动力学（英文版）》是为自然科学、数学和工程领域的研究生以及本科高年级学生编写的一本入门教科书，可以作为一个学期教学使用的讲义，也可以作为科研参考书或自学读物。《复杂网络引论：模型、结构与动力学（英文版）》力求正确和准确，但并不刻意采取十分严谨的写法，以期通俗易懂，侧重于主要思想和基本方法的介绍，仅提供启发性的数学支撑，希望具有初等微积分、线性代数和常微分方程的读者能够轻松地学习书中的主要内容。
　　    全书分成两大部分：第一部分是基础理论，包括背景材料和信息并附有适量的练习题，旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二部分是应用选题，包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究，这些章节彼此相对独立。最后一章是近年来比较活跃的几个前沿研究课题的简介。各章均附有详细的关键文献，希望能够帮助有兴趣的读者很快地进入这些研究领域。