复杂网络的经典外文著作《Complex Networks Principles Methods and Applications》 Networks constitute the backbone of complex systems, from the human brain to computer communications, transport infrastructures to online social systems, metabolic reactions to financial markets. Characterising their structure improves our understanding of the physical, biological, economic and social phenomena that shape our world. Rigorous and thorough, this textbook presents a detailed overview of the new theory and methods of network science. Covering algorithms for graph exploration, node ranking and network generation, among the others, the book allows students to experiment with network models and real-world data sets, providing them with a deep understanding of the basics of network theory and its practical applications. Systems of growing complexity are examined in detail, challenging students to increase their level of skill. An engaging pre- sentation of the important principles of network science makes this the perfect reference for researchers and undergraduate and graduate students in physics, mathematics, engineering, biology, neuroscience and social sciences.

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与有限差分方法（中央、前向和后向）相比，复杂步进微分 (CSD) 在效率和准确性方面具有许多优势。 此代码演示了如何使用 CSD 方法计算给定函数在参考点处的雅可比矩阵。

handbook of complex variables 国外复变函数经典教材

一本描写复杂系统的经典书籍，有助于我们宏观的认识世界

Theory of Functions of a Complex Variable（Caratheodory ） 复变函数的好书

电影摄制是团队合作的成果，因为它将众多创意工作者聚集在一起。 此外，创意工作者对电影项目的贡献取决于从事该项目的其他创意人才。 电影的发展的特点是，在逐个电影的基础上，创造性人才的流动性建设和解体，其中导演和演员的声誉和相互依存对于电影的成功至关重要。 例如，当宝莱坞专业人士Karan Johar，Amitabh Bachchan和Hrithik Roshan合作制作了一部电影《 Kabhie Khushi Kabhie Gham》时，就建立了三个联系。 卡兰·乔哈尔（Karan Johar）–阿米塔布·巴尚（Amitabh Bachchan），卡兰·乔哈尔（Karan Johar）–赫里西克·罗尚（Hrithik Roshan）和阿米塔布·巴赫查（Amitabh Bachchan）–赫里西克·罗尚（Hrithik Roshan）。 随后，由于这些专业人员与其他演员和导演一起从事不同的电影项目，因此建立了更多的链接。 这导致了加权协作网络的形成，其中两个人之间的联系权重指示了这两个人进行协作的电影数量。网络中的群体或社区的存在一直是一个经过深入研究的问题。 此外，在与小组动力学有关的先前研究中，已经发现网络内的小组成员的能力与总体表现成正相关。 这促使我们发现和分析印度电影业原始合作网络“宝莱坞”中的介观结构（通常称为社区）。 宝莱坞合作网络中社区的识别可以帮助制片人和电影制片厂组建电影，以便在票房制作商业上可行的内容。 这项工作展示了演员和导演网络中社区的属性和组织，这些演员和导演在2001年1月至2018年6月期间成功发行的成功电影中进行了合作。由于21世纪的空前崛起，我们特别关注2001-2018年的这段时间为了揭示加权网络中的社区结构，我们提出了一种基于相对连通性的度量来计算节点之间的相似性，并提出了一种基于粗糙集的社区检测方法。

提供了Fast unfolding of communities in large networks 的源件以及其matlab代码

用法同 fsolve。 不同之处在于它可以在 C^m 中计算 m 变量的解。 输入可以是匿名函数和符号方程。 除非输入方程发生变化，否则在 matlab 会话中对该函数的后续调用不会导致内部 matlab 函数的重新计算。