《复杂网络引论：模型、结构与动力学（第二版 英文版）》是为自然科学、数学和工程领域的研究生以及本科高年级学生编写的-本入门教科书，在第一版的基础上补充、修订而成，可以作为一个学期教学使用的讲义，也可以作为科研参考书或自学读物。
　　《复杂网络引论：模型、结构与动力学（第二版 英文版）》包括两大部分内容：第一部分是基础理论，包括背景材料和信息并附有适量的练习题，旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二部分是应用选题，包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究，这些章节彼此相对独立。最后一章是近年来比较活跃的几个前沿研究课题的简介。各章均附有详细的关键文献，以帮助有兴趣的读者能够很快地进入这些研究领域。
　　《复杂网络引论：模型、结构与动力学（第二版 英文版）》保持了第一版的特色，通俗易懂，侧重于主要思想和基本方法的介绍，具有初等微积分、线性代数和常微分方程的读者能够轻松地学习书中的主要内容。同时增加了部分新内容，包括基本数理统计和动力系统基础、网络社团结构、网络博弈等。

　　陈关荣，1981年获广州中山大学计算数学硕士学位，1987年获美国Texas A&M大学应用数学博士学位，现任香港城市大学讲座教授及混沌与复杂网络学术研究中心主任。于1996年当选为IEEE Fellow，被ISI评定为工程学及物理学高引用率研究人员，2008年和2012年获国家自然科学二等奖，2011年获俄罗斯圣彼得堡国立大学授予荣誉博士学位和俄罗斯欧拉基金会颁发欧拉金质奖章，2014年获法国诺曼底大学授予荣誉博士学位，并当选为欧洲科学院院士。
　　
　　汪小帆，1996年获东南大学工学博士学位，现为上海交通大学电子信息与电气工程学院教授、致远学院常务副院长。2008年受聘为教育部长江学者特聘教授。近年一直从事复杂网络系统分析与控制研究。获2002年国家杰出青年科学基金、2005年IEEE电路与系统汇刊最佳论文奖、2008年上海市自然科学一等奖和2010年上海市自然科学牡丹奖。任2014-2017年IFA CLarge-Scale Complex Systems技术委员会主席。
　　
　　李翔，2002年获南开大学控制理论与控制工程博士学位，现为复旦大学信息科学与工程学院教授、电子工程系主任。近年一直从事复杂网络与系统控制的理论与应用研究。先后获得2005年IEEE电路与系统汇刊最佳论文奖、2008年上海市自然科学一等奖、2010年上海市青年科技英才奖、2014年国家杰出青年科学基金等。

Part Ⅰ FUNDAMENTAL THEORY
1 Introduction
1.1 Background and Motivation
1.2 A Brief History of Complex Network Research
1.2.1 The Konigsburg Seven-Bridge Problem
1.2.2 Random Graph Theory
1.2.3 Small-World Experiments
1.2.4 Strengths of Weak Ties
1.2.5 Heterogeneity and the WWW
1.3 New Era of Complex-Network Studies
Exercises
References
2 Preliminaries
2.1 Elementary Graph Theory
2.1.1 Background
2.1.2 Basic Concepts
2.1.3 Adjacency Incidence and Laplacian Matrices
2.1.4 Degree Correlation and Assortativity
2.1.5 Some Basic Results on Graphs
2.1.6 Eulerian and Hamiltonian Graphs
2.1.7 Plane and Planar Graphs
2.1.8 Trees and Bipartite Graphs
2.1.9 Directed Graphs
2.1.10 Weighted Graphs
2.1.11 Some Applications
2.2 Elementary Probability and Statistics
2.2.1 Probability Preliminaries
2.2.2 Statistics Preliminaries
2.2.3 Law of Large Numbers and Central Limit Theorem
2.2.4 Markov Chains
2.3 Elementary Dynamical Systems Theory
2.3.1 Background and Morivation
2.3.2 Some Analytical Tools
2.3.3 Chaos in Nonlinear Systems
2.3.4 Kolmogorov-Sinai Entropy
2.3.5 Some Examples of Chaoric Sysrems
2.3.6 Stabilities of Nonlinear Systems
Exercises
References
3 Network Topologies： Basic Models and Properties
3.1 Introduction
3.2 Regular Networks
3.3 ER Random-Graph Model
3.4 Small-World Network Models
3.4.1 WS Small-World Nerwork Model
3.4.2 NW Small- World Network Model
3.4.3 Sratistical Properties of Small-World Network Models
3.5 Navigable Small-World Network Model
3.6 Scale-Free Network Models
3.6.1 BA Scale-Free Network Model
3.6.2 Robustness versus Fragiliry
3.6.3 Modified BA Models
3.6.4 A Simple Model with Power-Law Deg-ree Distribution
3.6.5 Local- World and Multi-Local- Wortd Network Models
Exercises
References

Part Ⅱ APPLICATIONS-SELECTED TOPICS
4 Internet： Topology and Modeling
4.1 Introduction
4.2 Topological Properties of the Internet
4.2.1 Power-Low Node-Degree Distribution
4.2.2 Hierarchical Structure
4.2.3 Rich-Club Structure
4.2.4 Disassortative Property
4.2.5 Coreness and Betweenness
4.2.6 Growrh of the Internet
4.2.7 Router-Level Internet Topology
4.2.8 Geographic Layout of the Interner
4.3 Random-Graph Network Topology Generator
4.4 Structural Network Topology Generators
4.4.1 Tiers Topology Generaror
4.4.2 Transir-Stub Topology Generator
4.5 Connectivity-Based Network Topology Generators
4.5.1 Inet
4.5.2 BRITE Model
4.5.3 GLP Model
4.5.4 PFP Model
4.5.5 TANG Model
Index