Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Temporal Network Theory

Edited by , Edited by
  • Formāts: PDF+DRM
  • Sērija : Computational Social Sciences
  • Izdošanas datums: 20-Nov-2023
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031303999
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 154,65 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
  • Formāts: PDF+DRM
  • Sērija : Computational Social Sciences
  • Izdošanas datums: 20-Nov-2023
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031303999

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This book focuses on the theoretical side of temporal network research and gives an overview of the state of the art in the field. Curated by two pioneers in the field who have helped to shape it, the book contains contributions from many leading researchers. Temporal networks fill the border area between network science and time-series analysis and are relevant for epidemic modeling, optimization of transportation and logistics, as well as understanding biological phenomena.





Over the past 20 years, network theory has proven to be one of the most powerful tools for studying and analyzing complex systems. Temporal network theory is perhaps the most recent significant development in the field in recent years, with direct applications to many of the big data sets. This book appeals to students, researchers, and professionals interested in theory and temporal networksa field that has grown tremendously over the last decade.





This second edition of Temporal NetworkTheory extends the first with three chapters highlighting recent developments in the interface with machine learning.




Petter Holme is a professor of network science at the Department of Computer Science, Aalto University, Finland. His research interests cover many aspects of network sciencefrom data science to theory. He has about 200 scientific publications, including about 30 on temporal networks.





Jari Saramäki is a professor of computational science at Aalto University, Finland. His research focuses on complex systems and networks, with applications ranging from computational social science to network neuroscience and biomedicine.