Skip to main content
SpringerLink
Log in

Zufallsnetze und Small Worlds

  • Chapter
  • First Online:
Handbuch Modellbildung und Simulation in den Sozialwissenschaften

  • 8469 Accesses

Zusammenfassung

Netzwerk-Forschung kann Sozialwissenschaften und Naturwissenschaften näher zusammen bringen, durch empirische Beobachtungen oder durch die hier betonte Simulierung von Modellen. Diverse Netzwerke werden vorgestellt, mit Betonung der skalenfreien Barab´asi-Albert-Netze einschließlich eines Fortran-Programms. Interdisziplinäre Forschung wird erwähnt. Ausgewählte Anwendungen und ein Anhang zur Perkolation beenden die Übersicht.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Log in via an institution
Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 89.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Hardcover Book
USD 179.99
Price excludes VAT (USA)
  • Durable hardcover edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  • Albert, R. UND A. L. Barabasi (2002) „Statistical Mechanics of Complex Networks.“ Reviews of Modern Physics 74: 47–97.

    Article  Google Scholar 

  • Barabasi, a. L. (2002) Linked. Cambridge: Perseus.

    Google Scholar 

  • Barabasi, a. L. (2009) „Scale-Free Networks: A Decade and Beyond.“ Science 325: 412413.

    Google Scholar 

  • Billari F. C., T. Fent, A. Prskawetz UND J. Scheffran (2006) Agent-Based Computational Modelling. Heidelberg: Physica-Verlag.

    Book  Google Scholar 

  • Castellano C., S. Fortunato und V. Loreto (2009) „Statistical Physics of Social Dynamics.“ Reviews of Modern Physics 81: 591–646.

    Article  Google Scholar 

  • Chakraborti, a., I. M. Toke, M. Patriarca UND F. Abergel (2011) „Econophysics Review.“ Teile I und II. Quantitative Finance 11: 991-10121 und 1013-1042.

    Google Scholar 

  • Cohen R., K. Erez, D. BEN-Avraham UND S. Havlin (2000) „Resilience of the Internet to Random Breakdowns.“ Physical Review Letters 85: 4626–4628.

    Article  Google Scholar 

  • Cohen R. UND S. Havlin (2010) Complex Networks. Cambridge: Cambridge University Press.

    Google Scholar 

  • Cowley, R. (Hg.) (2006) Was wäre geschehen wenn? MUnchen: Knaur.

    Google Scholar 

  • Dall’Asta, L., M. Marsili UND P. Pin (2012) „Collaboration in Social Networks.“ Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA 109: 4395–4400.

    Article  Google Scholar 

  • Durett, R., et al. (2012) „Graph Fission in an Evolving Voter Model.“ Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA 109: 3682–3687.

    Google Scholar 

  • Giles, J. (2012) „Computational Social Science: Making the Links.“ Nature 488: 448–450.

    Google Scholar 

  • Grebel, T. (2012) „Network Evolution in Basic Science.“ Journal of Evolutionary Economics 22: 443-457.”

    Google Scholar 

  • Herren, M. (2012) „Netzwerke.“ S. 107–128 in: J. DÜLFFER UND W. Loth (Hg.)Dimensionen Internationaler Geschichte Munchen: Oldenbourg.

    Google Scholar 

  • Holman, E. W. (2011) „Automated Dating of the World’s Language Families Based on Lexical Similarity.“ Current Anthropology 52: 841–975.

    Google Scholar 

  • Johnson, J. C., J. S. Boster UND L. a. Palinkas (2003) „Social Roles and the Evolution of Networks in Extreme and Isolated Environments.“ Journal of Mathematical Sociology 27: 89–121.

    Google Scholar 

  • Jones, F. L. (1985) „Simulation Models of Group Segregation.“ Aust. New Zeal. J. Sociol. 21: 431-444. ”

    Google Scholar 

  • Lima, F. W. S., T. Hadzibeganovic und D. Stauffer (2012) „Evolution of TagMediated Altruistic Behavior in One-Shot Encounters on Large-Scale Complex Networks.“ Computer Physics Communications 183: 2315–2321.

    Google Scholar 

  • Lima, F. W. S. (2010), ,Analysing and Controlling the Tax Evasion dynamics via Majority- Vote Model.“ Journal of Physics: Conference Series 246: Artikel 012033 und (2012) „Tax Evasion Dynamixcs and Zaklan Model on Opinion-Dependent Network.“ International Journal of Modern Physics C 23: Artikel 1250047.

    Google Scholar 

  • Lux, T. UND F. Westerhoff (2009) „Economics Crisis.“ Nature Physics 5: 2–3.

    Article  Google Scholar 

  • Mantovani, M. C., et al. (2011) „Scaling Laws and Universality in the Choice of Election Candidates.“ Europhysics Letters 96: Artikel 48001.

    Google Scholar 

  • Newman, M. E. J. (2012),,Communities, Modules and Large-Scale Structure on Networks.“ Nature Physics 8: 25–31.

    Article  Google Scholar 

  • Newman, M. E. J. (2010) Networks. Cambridge: Cambridge University Press.

    Book  Google Scholar 

  • Rohden, M., A. Sorge, M. Timme und D. Witthaut (2012) „Self-Organized Synchronization in Decentralized Power Grids.“ Physical Review Letters 109: Artikel 064101.

    Google Scholar 

  • Sanchez, A. d., J. M. Lopez und M. A. Rodriguez (2002) „Nonequilibrium Phase Transitions in Directed Small-World Networks.“ Physical Review Letters 88: Artikel 048701.

    Google Scholar 

  • Schelling, T. C. (1971) „Dynamic Models of Segregation.“ Journal of Mathematical Sociology 1: 143-186. ”

    Google Scholar 

  • Sen, P. und B. K. Chakrabarti (2014) Sociophysics. An Introduction. Oxford: Oxford University Press.

    Google Scholar 

  • Simkin, M. V. und V. P. Roychowdhury (2011) „Re-inventing Willis.“ Physics Reports 502: 1-35. ”

    Google Scholar 

  • Stauffer, D., (1991) „Computer Simulation of Cellular Automata.“ Journal of Physica A: 24: 909-927. ”

    Google Scholar 

  • Stauffer, D. und A. Aharony (1995) Perkolationstheorie. Weinheim: VCH.

    Google Scholar 

  • Stauffer, D., A. Aharony, L. D. Costa und J. Adler (2003) „Efficient Hopfield Pattern Recognition on a Scale-Free Neural Network.“ European Physical Journal B 32: 395–399.

    Article  Google Scholar 

  • Stauffer, D., S. Moss de Oliveira,P. M. C. de und J. S. Martins (2006) Biology, Sociology, Geology by Computational Physicists Amsterdam: Elsevier.

    Google Scholar 

  • Stauffer, D. und P. M. C. de Oliveira (2006) „Optimization of hierarchical structures of information flow.“ International Journal of Modern Physics C 17: 1367–1372.

    Google Scholar 

  • Stegbauer, C. und R. Haussling (Hg.), (2010) Handbuch Netzwerkforschung Wiesbaden: VS-Verlag. Siehe auch interdisziplinäre Fruhjahrstagung „Praxisanwendungen der Netzwerkforschung.“ Frankfurt/Main, Mai 2012 und

    Google Scholar 

  • https ://dlist.server.uni-frankfurt.de/mailman/listinfo/sna-de.

    Google Scholar 

  • Sumour, M. A. und M. A. Radwan (2012) „Non-Universality in Semi-Directed Barabasi- Albert Networks.“ International Journal of Modern Physics 23: Artikel 1250062.

    Google Scholar 

  • Sumour M. A. und Lima F. W. s. (2013) „Unusual Ferromagnetism in Ising and Potts Model on Semi-Directed Barabasi-Albert Networks“. Preprint.

    Google Scholar 

  • Watts, D. J. (1999) Small Worlds. Princeton: Princeton University Press.

    Google Scholar 

  • Watts, D. J. und s. h. Strogatz (1998) „Collective Dynamics of, Small-World‘ Networks.“ Nature 393: 440–442.

    Google Scholar 

  • Yang, H.-X., Z.-X. Wu und W.-B. Du (2012) „Evolutionary Games on Scale-Free Networks With Tunable Degree Distribution.“ EPL (fruäher European Physics Letters) 99: Artikel 10006.

    Google Scholar 

  • Zaklan, g., F. w. S. Lima und F. Westerhoff (2008) „Controlling Tax Evasion Fluc- tuations.“ Physica A 387: 5857-5861.”

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

  1. Universität zu Köln, Köln, Deutschland

    Prof. Dr. Dietrich Stauffer

Authors
  1. Prof. Dr. Dietrich Stauffer
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Corresponding author

Correspondence to Dietrich Stauffer .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. Ludwig Maximilians-Universität München, Germany

    Norman Braun

  2. Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Germany

    Nicole J. Saam

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2015 Springer Fachmedien Wiesbaden

About this chapter

Cite this chapter

Stauffer, D. (2015). Zufallsnetze und Small Worlds. In: Braun, N., Saam, N. (eds) Handbuch Modellbildung und Simulation in den Sozialwissenschaften. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-01164-2_20

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-01164-2_20

  • Published:

  • Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-01163-5

  • Online ISBN: 978-3-658-01164-2

  • eBook Packages: Humanities, Social Science (German Language)

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation