Networks (Hardcover)
Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, Cambridge, 2026
Série : Livre 62 sur 64 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
- Livre relié
- Neuf
Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
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Hardcover. From social networks to biological systems, networks are a fundamental part of modern life. Network analysis is increasingly popular across the mathematical, physical, life and social sciences, offering insights into a range of phenomena, from developing new drugs based on intracellular interactions, to understanding the influence of social interactions on behaviour patterns. This book provides a toolkit for analyzing random networks, together with theoretical justification of the methods proposed. It combines methods from both probability and statistics, teaching how to build and analyze plausible models for random networks, and how to validate such models, to detect unusual features in the data, and to make predictions. Theoretical results are motivated by applications across a range of fields, and classical data sets are used for illustration throughout the book. This book offers a comprehensive introduction to the field for graduate students and researchers. This text explains how to build and analyze plausible models for random networks, and how to use statistics for validating such models, for detecting unusual features in the data, and for making predictions. It uniquely balances mathematical rigour with accessibility, introducing readers to a topic with far-reaching applications. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9781009651721
- Titre
- Networks (Hardcover)
- Auteur
- A.D. Barbour
- Éditeur
- Cambridge University Press, Cambridge
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- new
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1009651722
- ISBN à 13 chiffres
- 9781009651721
- Série
- Livre 62 sur 64: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Gesine Reinert is Professor of Statistics and Fellow of Keble College at the University of Oxford. She is also Fellow of the Institute of Mathematical Statistics. Her research spans applied probability, network science, computational biology, and theoretical foundations of machine learning.
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