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Synopsis
1 Introduction and Simple Examples.- 2 Digraphs and Graphs: Definitions and Examples.- 3 A Little Simple Graph Theory.- 4 Orientation of Graphs and Related Properties.- 5 Tournaments.- 6 Planar Graphs.- 7 Graphs and Matrices.- 8 Introduction to Markov Chains.- 9 Classification of Markov Chains.- 10 Regular Markov Chains.- 11 Absorbing Markov Chains.- 12 From Markov Chains to Compartmental Models.- 13 Introduction to Compartmental Models.- 14 Models for the Spread of Epidemics.- 15 Three Traditional Examples as Compartmental Models.- 16 Ecosystem Models.- 17 Fisheries Models.- 18 Drug Kinetics.- 19 Basic Properties of Linear Models.- 20 Structure and Dynamical Properties.- 21 Identifiability of a Compartmental System.- 22 Parameter Estimation.- 23 Complexity and Stability.- A Mathematical Prerequisites.- A.1 Matrix Operations.- A.2 Finding Eigenvalues and Eigenvectors.- A.3 Systems of Differential Equations.- A.4 Matrices with Maple.
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