导语


随着网络数据快速积累、网络思维深入人心,越来越多的科学研究、行业实践都开始从网络视角解决问题。网络科学是以复杂网络为研究对象的多学科交叉领域。而理解网络上的动力学机制,是实现对复杂网络预测和控制的基础,也是网络科学研究和应用的关键。

 
集智学园特邀陈关荣、项林英、樊瑛、宣琦、李翔、史定华、李聪、荣智海、周进、王琳等网络科学专家作为导师,依托汪小帆、李翔、陈关荣的经典教材《网络科学导论》,自2月27日起开展系列上线课程,以网络动力学为主线构建网络科学知识体系。欢迎希望进入网络科学领域、提高网络分析能力、与一线专家探讨问题的朋友报名参加!
 
5月1日(周六)晚 7 点 30 分,上海大学史定华教授将为我们讲解无标度网络模型相关内容,欢迎对这一主题感兴趣的朋友,扫码预约。
 



直播预告




本次课程主要介绍网络科学领域的无标度网络模型。
 
无标度网络是少数枢纽(hub)节点拥有大量的连接,而大部分节点却很少连线的异质性网络。Barabási 和 Albert 在引入无标度网络概念时,认为现实世界的大部分网络都不像随机网络那样具有泊松度分布,而是呈现幂律衰减的尾部。他们提出了一个增长和偏好(择优)连接的 BA 模型来生成无标度网络。解析和模拟的结果显示 BA 模型生成的网络度分布呈现幂律,而且增长和偏好(择优)连接两者是产生无标度网络的不可或缺的机制。增长和偏好(择优)连接曾被许多学者发现用以解释不同系统中涌现幂律的特征。
 
本讲课程首先围绕BA模型生成的无标度网络介绍本章的主要内容,其次介绍Price模型、BB 模型以及局域世界模型。度分布的物理推导方法也是本章的基本材料,我们补充了一点BA 模型与马氏链的内容。 
 
最后简介一下我们发表在《国家科学评论》上的两篇文章,一篇涉及无标度网络的定义和分类,另一篇是关于全齐性网络,它源于网络同步优化问题,是高阶动力学的基础。无标度网络是异质性网络,而全齐性网络是同质性网络。虽然实际网络不太可能是全齐性网络,但所有网络都含有全齐性的子网络。无标度网络注重度,全齐性网络关注圈。探索这两个极端网络类的结构与功能之间的关系对于网络科学具有重要意义。
 
 



5月1日直播信息




直播时间:
5月1日(周六) 19:30-21:30
 
直播方式:
  • 本次课程将在集智学园 B 站免费直播

  • 付费学员在腾讯会议上课,可提问交流


扫码预约:

扫描二维码,点击“我要听”预约,内附 B 站直播地址。(也可以在文末点击阅读全文报名)


 

主讲人:史定华

 
上海大学理学院数学系教授,博士生导师,曾任上海大学数学系运筹学与控制论博士点学科带头人。涉猎过数学科学、统计科学、管理科学、系统科学、生命科学、网络科学、人文科学。发表论文超过100篇,出版学术著作8本,翻译校对学术著作3本。其中有不少论文和著作在学术界产生了重要影响,获省部级自然科学奖5项。1992年起享受国务院颁发的政府特殊津贴,退休后仍主持过国家自然科学基金2项。目前担任《网络科学与工程丛书》副主编,在网络科学方面研究过无标度网络、全齐性网络、自然数网络、家族血缘树等。近年来还在国内外刊物IEEE Circuits and Systems Magazine (2013), Scientific Reports (2016), National Science Review (2014, 2019)上发表过文章。
集智斑图主页:https://pattern.swarma.org/user/17479
 

相关论文——史定华老师推荐

1. Barabási, Albert-László, and Réka Albert. “Emergence of scaling in random networks.” science 286.5439 (1999): 509-512.
http://science.sciencemag.org/content/286/5439/509 
2. Bollobás, B´ ela, et al. “The degree sequence of a scale‐free random graph process.” Random Structures & Algorithms 18.3 (2001): 279-290.
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/rsa.1009 
3. Shi, Dinghua, Huijie Zhou, and Liming Liu. “Markovian iterative method for degree distributions of growing networks.” Physical Review E 82.3 (2010): 031105.
https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.82.031105 
4. Stumpf, Michael PH, Carsten Wiuf, and Robert M. May. “Subnets of scale-free networks are not scale-free: sampling properties of networks.” Proceedings of the National Academy of Sciences 102.12 (2005): 4221-4224.
https://www.pnas.org/content/102/12/4221.short
5. Shi, Dinghua. “Critical thinking of scale-free networks: similarities and differences in power-law random graphs.” National Science Review 1.3 (2014): 337-338.
https://academic.oup.com/nsr/article/1/3/337/2460796?login=true
 
 

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网络科学集智课堂第二期报名中,

探索网络动力学


网络科学经过二十年蓬勃发展后,将进入了下一个关键的十年。在新的发展阶段,网络科学迫切需要更多数理人才的加入,为定量化地描述复杂系统的结构和动力学做出跨学科的努力。相信随着更多数学理论和工具的引入,网络科学必将能对更多的现象进行更贴合实际的建模和分析,预期会收获更丰盛的成果。
 
集智学园在 2021 年 2 月推出了网络科学集智课堂第二期,本期课程以《网络科学导论》教材为框架,邀请了陈关荣、项林英、樊瑛、宣琦、李翔、史定华、李聪、荣智海、周进、王琳十位网络科学专家作为导师,以网络动力学为核心,联系其与网络结构与功能的关系。从一个更加动态的视角看待和研究网络问题。
 
同时,我们会给学员充分发挥聪明才智、展示个人魅力并赢取奖学金的机会。鼓励学员申请领读书中的章节和相关论文,引领大家进行更深入细化的学习。
 
“集智课堂”的主旨就是集大家之智,涌个体之现,让每个参与者,从学员到教授都可以从这个课堂上受益。如果你对网络科学感兴趣,需要学习网络科学相关知识和技能,欢迎你加入我们!
 

课程目的

本课程可以帮助你:
1. 初步构建较为完善的网络科学知识体系,为你的知识框架增加新的思维和分析工具;
2. 了解网络动力学的基础与前沿研究;
3. 有意识地打造你自己的思维框架,梳理问题,提炼模型;
 
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2. 具有一定的抽象思维能力与编程基础
3. 具备一定的科研经验和科研能力
 
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第三步:扫码添加助教微信,入群

本课程可开发票。
 
详情请点击:
2021重磅新课:探索网络动力学——网络科学第二期
 

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往期回顾


https://campus.swarma.org/course/2334
 

https://campus.swarma.org/course/2335



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