Multiplex Networks
☆☆☆☆☆
(0 opinii)
Najniższa cena (z dostawą)
74,99 USD
- Liczba ofert
- 6
- Ostatnia aktualizacja
- 3 miesiące temu
| Sprzedawca | Cena produktu | Dostawa | Razem | Dostępność | Aktualizacja | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SpringerNatureLink Shop INT | Cena produktu 59,99 USD | Dostawa 15,00 USD | Razem 74,99 USD | Dostępność Dostępny | Aktualizacja 2 miesiące temu | Zobacz ofertę |
| SpringerNatureLink Shop INT | Cena produktu 59,99 USD | Dostawa 29,00 USD | Razem 88,99 USD | Dostępność Dostępny | Aktualizacja 2 miesiące temu | Zobacz ofertę |
| SpringerNatureLink Shop INT | Cena produktu 64,99 USD | Dostawa 19,00 USD | Razem 83,99 USD | Dostępność Dostępny | Aktualizacja 2 miesiące temu | Zobacz ofertę |
| …i 2 innych wariantów u tego sprzedawcy (ceny od 59,99 USD do 64,99 USD) | ||||||
| Springer Nature Author | Cena produktu 64,99 USD ▲ 18,2% | Dostawa 0 zł | Razem 64,99 USD | Dostępność Dostępny | Aktualizacja 3 miesiące temu | Zobacz ofertę |
Ceny i dostępność mogą ulec zmianie. Ostatnia aktualizacja: 08.08.2026 10:48.
0,0
☆☆☆☆☆
0 opinii
5★
0%
4★
0%
3★
0%
2★
0%
1★
0%
Opinie o produkcie
Brak opinii — bądź pierwszy!
This book provides the basis of a formal language and explores its possibilities in the characterization of multiplex networks. Armed with the formalism developed, the authors define structural metrics for multiplex networks. A methodology to generalize monoplex structural metrics to multiplex networks is also presented so that the reader will be able to generalize other metrics of interest in a systematic way. Therefore, this book will serve as a guide for the theoretical development of new multiplex metrics. Furthermore, this Brief describes the spectral properties of these networks in relation to concepts from algebraic graph theory and the theory of matrix polynomials. The text is rounded off by analyzing the different structural transitions present in multiplex systems as well as by a brief overview of some representative dynamical processes. Multiplex Networks will appeal to students, researchers, and professionals within the fields of network science, graph theory, and data science.