توضیحات
This book addresses the challenging topic of modeling adaptive networks, which often manifest inherently complex behavior. Networks by themselves can usually be modeled using a neat, declarative, and conceptually transparent Network-Oriented Modeling approach. In contrast, adaptive networks are networks that change their structure; for example, connections in Mental Networks usually change due to learning, while connections in Social Networks change due to various social dynamics. For adaptive networks, separate procedural specifications are often added for the adaptation process. Accordingly, modelers have to deal with a less transparent, hybrid specification, part of which is often more at a programming level than at a modeling level.
This book presents an overall Network-Oriented Modeling approach that makes designing adaptive network models much easier, because the adaptation process, too, is modeled in a neat, declarative, and conceptually transparent Network-Oriented Modeling manner, like the network itself. Thanks to this approach, no procedural, algorithmic, or programming skills are needed to design complex adaptive network models. A dedicated software environment is available to run these adaptive network models from their high-level specifications.
Moreover, because adaptive networks are described in a network format as well, the approach can simply be applied iteratively, so that higher-order adaptive networks in which network adaptation itself is adaptive (second-order adaptation), too can be modeled just as easily. For example, this can be applied to model metaplasticity in cognitive neuroscience, or second-order adaptation in biological and social contexts. The book illustrates the usefulness of this approach via numerous examples of complex (higher-order) adaptive network models for a wide variety of biological, mental, and social processes.
The book is suitable for multidisciplinary Masters and Ph.D. students without assuming much prior knowledge, although also some elementary mathematical analysis is involved. Given the detailed information provided, it can be used as an introduction to Network-Oriented Modeling for adaptive networks. The material is ideally suited for teaching undergraduate and graduate students with multidisciplinary backgrounds or interests. Lecturers will find additional material such as slides, assignments, and software.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این کتاب به موضوع چالش برانگیز مدل سازی شبکه های تطبیقی می پردازد ، که اغلب رفتار ذاتاً پیچیده ای را نشان می دهند. شبکه ها به خودی خود معمولاً می توانند با استفاده از یک رویکرد مدل سازی شبکه گرا ، و از نظر مفهومی شفاف مدل سازی شوند. در مقابل ، شبکه های تطبیقی شبکه هایی هستند که ساختار خود را تغییر می دهند. به عنوان مثال ، ارتباطات در شبکه های ذهنی معمولاً به دلیل یادگیری تغییر می کند ، در حالی که ارتباطات در شبکه های اجتماعی به دلیل پویایی های مختلف اجتماعی تغییر می کند. برای شبکه های تطبیقی ، مشخصات رویه ای جداگانه اغلب برای فرآیند سازگاری اضافه می شود. بر این اساس ، مدل سازان باید با مشخصات ترکیبی کمتر شفاف و ترکیبی مقابله کنند که بخشی از آن اغلب در سطح برنامه نویسی بیشتر از سطح مدل سازی است.
این کتاب یک رویکرد کلی مدل سازی شبکه محور را ارائه می دهد که طراحی مدل های شبکه تطبیقی را بسیار ساده تر می کند ، زیرا روند سازگاری نیز به روش مدل سازی شبکه ای شسته و رفته ، اعلامی و شفاف مدل سازی شده است. مانند خود شبکه. با تشکر از این رویکرد ، برای طراحی مدل های پیچیده شبکه تطبیقی ، هیچ مهارت رویه ای ، الگوریتمی یا برنامه نویسی لازم نیست. یک محیط نرم افزاری اختصاصی برای اجرای این مدل های شبکه تطبیقی از مشخصات سطح بالا در دسترس است.
علاوه بر این ، زیرا شبکه های تطبیقی در قالب شبکه نیز شرح داده شده اند ، این رویکرد به سادگی می تواند به صورت تکراری اعمال شود ، به طوری که شبکه های سازگار با مرتبه بالاتر که در آن سازگاری شبکه سازگار است (سازگاری مرتبه دوم) ، بیش از حد می تواند به راحتی مدل سازی شود. به عنوان مثال ، این می تواند برای مدل سازی متاپلاستیک در علوم اعصاب شناختی یا سازگاری مرتبه دوم در زمینه های بیولوژیکی و اجتماعی استفاده شود. این کتاب سودمندی این رویکرد را از طریق نمونه های بی شماری از مدل های شبکه تطبیقی پیچیده (مرتبه بالاتر) برای طیف گسترده ای از فرآیندهای بیولوژیکی ، ذهنی و اجتماعی نشان می دهد. دانش آموزان بدون فرض دانش قبلی ، اگرچه برخی از تحلیل های ریاضی ابتدایی نیز درگیر هستند. با توجه به اطلاعات دقیق ارائه شده ، می توان از آن به عنوان مقدمه ای برای مدل سازی شبکه محور برای شبکه های تطبیقی استفاده کرد. این مطالب برای آموزش دانشجویان مقطع کارشناسی و کارشناسی ارشد با سوابق یا علایق چند رشته ای مناسب است. مدرسین مطالب اضافی مانند اسلایدها ، تکالیف و نرم افزار را پیدا می کنند.
tag : دانلود کتاب مدل سازی شبکه گرا برای شبکه های تطبیقی: طراحی مدلهای شبکه بیولوژیکی ، ذهنی و اجتماعی سازگار با مرتبه بالاتر , Download مدل سازی شبکه گرا برای شبکه های تطبیقی: طراحی مدلهای شبکه بیولوژیکی ، ذهنی و اجتماعی سازگار با مرتبه بالاتر , دانلود مدل سازی شبکه گرا برای شبکه های تطبیقی: طراحی مدلهای شبکه بیولوژیکی ، ذهنی و اجتماعی سازگار با مرتبه بالاتر , Download Network-Oriented Modeling for Adaptive Networks: Designing Higher-Order Adaptive Biological, Mental and Social Network Models Book , مدل سازی شبکه گرا برای شبکه های تطبیقی: طراحی مدلهای شبکه بیولوژیکی ، ذهنی و اجتماعی سازگار با مرتبه بالاتر دانلود , buy مدل سازی شبکه گرا برای شبکه های تطبیقی: طراحی مدلهای شبکه بیولوژیکی ، ذهنی و اجتماعی سازگار با مرتبه بالاتر , خرید کتاب مدل سازی شبکه گرا برای شبکه های تطبیقی: طراحی مدلهای شبکه بیولوژیکی ، ذهنی و اجتماعی سازگار با مرتبه بالاتر , دانلود کتاب Network-Oriented Modeling for Adaptive Networks: Designing Higher-Order Adaptive Biological, Mental and Social Network Models , کتاب Network-Oriented Modeling for Adaptive Networks: Designing Higher-Order Adaptive Biological, Mental and Social Network Models , دانلود Network-Oriented Modeling for Adaptive Networks: Designing Higher-Order Adaptive Biological, Mental and Social Network Models , خرید Network-Oriented Modeling for Adaptive Networks: Designing Higher-Order Adaptive Biological, Mental and Social Network Models , خرید کتاب Network-Oriented Modeling for Adaptive Networks: Designing Higher-Order Adaptive Biological, Mental and Social Network Models ,
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.