Incluye bibliografía e indices

Machine generated contents note: Preface; Part I. Basic Models: 1. Random graphs; 2. Evolution; 3. Vertex degrees; 4. Connectivity; 5. Small subgraphs; 6. Spanning subgraphs; 7. Extreme characteristics; 8. Extremal properties; Part II. Basic Model Extensions: 9. Inhomogeneous graphs; 10. Fixed degree sequence; 11. Intersection graphs; 12. Digraphs; 13. Hypergraphs; Part III. Other Models: 14. Trees; 15. Mappings; 16. k-out; 17. Real-world networks; 18. Weighted graphs; 19. Brief notes on uncovered topics; Part IV. Tools and Methods: 20. Moments; 21. Inequalities; 22. Differential equations method; 23. Branching processes; 24. Entropy; References; Author index; Main index.

Desde las redes sociales como Facebook, la World Wide Web e Internet, a las complejas interacciones entre las proteínas en las células de nuestro cuerpo, nos enfrentamos constantemente el reto de la comprensión de la estructura y el desarrollo de las redes. La teoría de grafos aleatorios proporciona un marco para esta comprensión, y en este libro los autores dan una suave introducción a las herramientas básicas para la comprensión y aplicación de la teoría. Parte I incluye suficiente material, incluidos los ejercicios, para un curso de un semestre en la licenciatura avanzado o comenzando nivel de graduado. El lector es entonces bien preparados para los temas más avanzados en las partes II y III. Una parte final proporciona una introducción rápida al material de referencia necesaria. Todos aquellos interesados en las matemáticas discretas, la informática o la probabilidad aplicada y sus aplicaciones se encuentra este punto de partida idóneo para el sujeto.