| Título : |
Network-Oriented Modeling for Adaptive Networks: Designing Higher-Order Adaptive Biological, Mental and Social Network Models |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Treur, Jan, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
XVII, 412 p. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-31445-3 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Dinámica Teorías no lineales Ingeniería Teoría de grafos Inteligencia Computacional Software de la aplicacion Sistemas Dinámicos Aplicados Ingeniería de datos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información |
| Índice Dewey: |
515.39 |
| Resumen: |
Este libro aborda el desafiante tema del modelado de redes adaptativas, que a menudo manifiestan un comportamiento inherentemente complejo. Las redes por sí mismas generalmente se pueden modelar utilizando un enfoque de modelado orientado a redes claro, declarativo y conceptualmente transparente. Por el contrario, las redes adaptativas son redes que cambian su estructura; por ejemplo, las conexiones en las Redes Mentales suelen cambiar debido al aprendizaje, mientras que las conexiones en las Redes Sociales cambian debido a diversas dinámicas sociales. Para las redes adaptativas, a menudo se agregan especificaciones de procedimiento separadas para el proceso de adaptación. En consecuencia, los modeladores tienen que lidiar con una especificación híbrida menos transparente, parte de la cual a menudo se encuentra más a nivel de programación que a nivel de modelado. Este libro presenta un enfoque general de modelado orientado a redes que facilita mucho el diseño de modelos de redes adaptativos, porque el proceso de adaptación también se modela de una manera ordenada, declarativa y conceptualmente transparente, como la red misma. Gracias a este enfoque, no se necesitan habilidades procedimentales, algorítmicas o de programación para diseñar modelos complejos de redes adaptativas. Hay disponible un entorno de software dedicado para ejecutar estos modelos de red adaptables desde sus especificaciones de alto nivel. Además, debido a que las redes adaptativas también se describen en un formato de red, el enfoque puede aplicarse simplemente de manera iterativa, de modo que las redes adaptativas de orden superior en las que la adaptación de la red en sí es adaptativa (adaptación de segundo orden) también se pueden modelar con la misma facilidad. . Por ejemplo, esto se puede aplicar para modelar la metaplasticidad en la neurociencia cognitiva o la adaptación de segundo orden en contextos biológicos y sociales. El libro ilustra la utilidad de este enfoque a través de numerosos ejemplos de modelos de redes adaptativas complejas (de orden superior) para una amplia variedad de procesos biológicos, mentales y sociales. El libro es adecuado para maestrías y doctorados multidisciplinarios. estudiantes sin asumir muchos conocimientos previos, aunque también implica algún análisis matemático elemental. Dada la información detallada proporcionada, se puede utilizar como una introducción al modelado orientado a redes para redes adaptativas. El material es ideal para enseñar a estudiantes de pregrado y posgrado con antecedentes o intereses multidisciplinarios. Los profesores encontrarán material adicional como diapositivas, tareas y software. |
| Nota de contenido: |
On Adaptive Networks and Network Reification -- Ins and Outs of Network-Oriented Modeling -- A Unified Approach to Represent Network Adaptation Principles by Network Reification -- Modeling Higher-Order Network Adaptation by Multilevel Network Reification -- A Reified Network Model for Adaptive Decision Making Based on the Disconnect-Reconnect Adaptation Principle -- Using Multilevel Network Reification to Model Second-Order Adaptive Bonding by Homophily -- Reified Adaptive Network Models of Higher-Order Modeling a Strange Loop -- A Modeling Environment for Reified Temporal-Causal Network Models -- On the Universal Combination Function and the Universal Difference Equation for Reified Temporal-Causal Network Models -- Relating Network Emerging Behaviour to Network Structure -- Analysis of a Network's Emerging Behaviour via its Structure Involving its Strongly Connected Components -- Relating a Reified Adaptive Network's Structure to its Emerging Behaviour for Bonding by Homophily -- Relatinga Reified Adaptive Network's Structure to its Emerging Behaviour for Hebbian learning -- Mathematical Details of Specific Difference and Differential Equations and Mathematical Analysis of Emerging Network Behaviour -- Using Network Reification for Adaptive Networks: Discussion. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Network-Oriented Modeling for Adaptive Networks: Designing Higher-Order Adaptive Biological, Mental and Social Network Models [documento electrónico] / Treur, Jan, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XVII, 412 p. ISBN : 978-3-030-31445-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Dinámica Teorías no lineales Ingeniería Teoría de grafos Inteligencia Computacional Software de la aplicacion Sistemas Dinámicos Aplicados Ingeniería de datos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información |
| Índice Dewey: |
515.39 |
| Resumen: |
Este libro aborda el desafiante tema del modelado de redes adaptativas, que a menudo manifiestan un comportamiento inherentemente complejo. Las redes por sí mismas generalmente se pueden modelar utilizando un enfoque de modelado orientado a redes claro, declarativo y conceptualmente transparente. Por el contrario, las redes adaptativas son redes que cambian su estructura; por ejemplo, las conexiones en las Redes Mentales suelen cambiar debido al aprendizaje, mientras que las conexiones en las Redes Sociales cambian debido a diversas dinámicas sociales. Para las redes adaptativas, a menudo se agregan especificaciones de procedimiento separadas para el proceso de adaptación. En consecuencia, los modeladores tienen que lidiar con una especificación híbrida menos transparente, parte de la cual a menudo se encuentra más a nivel de programación que a nivel de modelado. Este libro presenta un enfoque general de modelado orientado a redes que facilita mucho el diseño de modelos de redes adaptativos, porque el proceso de adaptación también se modela de una manera ordenada, declarativa y conceptualmente transparente, como la red misma. Gracias a este enfoque, no se necesitan habilidades procedimentales, algorítmicas o de programación para diseñar modelos complejos de redes adaptativas. Hay disponible un entorno de software dedicado para ejecutar estos modelos de red adaptables desde sus especificaciones de alto nivel. Además, debido a que las redes adaptativas también se describen en un formato de red, el enfoque puede aplicarse simplemente de manera iterativa, de modo que las redes adaptativas de orden superior en las que la adaptación de la red en sí es adaptativa (adaptación de segundo orden) también se pueden modelar con la misma facilidad. . Por ejemplo, esto se puede aplicar para modelar la metaplasticidad en la neurociencia cognitiva o la adaptación de segundo orden en contextos biológicos y sociales. El libro ilustra la utilidad de este enfoque a través de numerosos ejemplos de modelos de redes adaptativas complejas (de orden superior) para una amplia variedad de procesos biológicos, mentales y sociales. El libro es adecuado para maestrías y doctorados multidisciplinarios. estudiantes sin asumir muchos conocimientos previos, aunque también implica algún análisis matemático elemental. Dada la información detallada proporcionada, se puede utilizar como una introducción al modelado orientado a redes para redes adaptativas. El material es ideal para enseñar a estudiantes de pregrado y posgrado con antecedentes o intereses multidisciplinarios. Los profesores encontrarán material adicional como diapositivas, tareas y software. |
| Nota de contenido: |
On Adaptive Networks and Network Reification -- Ins and Outs of Network-Oriented Modeling -- A Unified Approach to Represent Network Adaptation Principles by Network Reification -- Modeling Higher-Order Network Adaptation by Multilevel Network Reification -- A Reified Network Model for Adaptive Decision Making Based on the Disconnect-Reconnect Adaptation Principle -- Using Multilevel Network Reification to Model Second-Order Adaptive Bonding by Homophily -- Reified Adaptive Network Models of Higher-Order Modeling a Strange Loop -- A Modeling Environment for Reified Temporal-Causal Network Models -- On the Universal Combination Function and the Universal Difference Equation for Reified Temporal-Causal Network Models -- Relating Network Emerging Behaviour to Network Structure -- Analysis of a Network's Emerging Behaviour via its Structure Involving its Strongly Connected Components -- Relating a Reified Adaptive Network's Structure to its Emerging Behaviour for Bonding by Homophily -- Relatinga Reified Adaptive Network's Structure to its Emerging Behaviour for Hebbian learning -- Mathematical Details of Specific Difference and Differential Equations and Mathematical Analysis of Emerging Network Behaviour -- Using Network Reification for Adaptive Networks: Discussion. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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