Statistical Analysis of Graph Structures in Random Variable Networks / SpringerBriefs in Optimization (PDF)
(Sprache: Englisch)
This book presents new theoretical approaches for statistical network analysis in random variable networks. Robustness and optimality of statistical procedures for various network structures are detailed and analyzed. Applications to social networks, power...
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Produktinformationen zu „Statistical Analysis of Graph Structures in Random Variable Networks / SpringerBriefs in Optimization (PDF)“
This book presents new theoretical approaches for statistical network analysis in random variable networks. Robustness and optimality of statistical procedures for various network structures are detailed and analyzed. Applications to social networks, power transmission grids, telecommunication networks, stock market networks, and brain networks are presented through a theoretical analysis which identifies network structures. Graduate students and researchers in computer science, mathematics, and optimization will find the applications and techniques presented useful.
Bibliographische Angaben
- Autoren: V. A. Kalyagin , A. P. Koldanov , P. A. Koldanov , P. M. Pardalos
- 2020, 1st ed. 2020, 101 Seiten, Englisch
- Verlag: Springer International Publishing
- ISBN-10: 3030602931
- ISBN-13: 9783030602932
- Erscheinungsdatum: 05.12.2020
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 1.36 MB
- Ohne Kopierschutz
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Sprache:
Englisch
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