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何大韧 等 著

图书标签:

• 复杂系统
• 复杂网络
• 网络科学
• 系统科学
• 非线性科学
• 自组织
• 涌现
• 图论
• 建模
• 数据分析

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040256277

版次：1

商品编码：10000359

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-01-01

用纸：胶版纸

页数：295

正文语种：中文

编辑推荐

　　本书为学习和研究复杂网络的初学者们阐述了必要的基础知识；为使用复杂网络工具研究复杂系统的非物理同行们提供了物理工作者的观点和方法；为高校师生和学术界的青年朋友们介绍了复杂网络与复杂系统科学的一些最新研究进展。

内容简介

　　《复杂系统与复杂网络》从研究复杂系统的角度来介绍复杂网络。作为一本入门引导，前五章介绍一些复杂系统理论的基础知识，包括熵、计算机与信息、非平衡统计物理学、耗散结构与协同学、临界现象与自组织临界性、混沌、元胞自动机模型、复杂性的定义与量度、有关的统计物理学方法、博弈论、数理统计、图论等。第六、第七章介绍复杂网络的一些基础知识，包括描述网络拓扑结构的统计性质以及一些有影响的网络演化模型。在第八、第九、第十章中介绍了网络上的物理传输过程、生命网络和合作网络与合作一竞争网络。其中侧重介绍了作者群体的工作。另外，《复杂系统与复杂网络》阐述了作者们对复杂网络研究前景的一些看法，特别是在第十一章中介绍了关于复杂网络动力学框架的一些最新研究。
　　《复杂系统与复杂网络》可作为复杂系统与复杂网络研究方向的研究生教材，也可作为相关领域研究人员的参考书。

目录

第一章 漫谈复杂性与复杂系统
1.1 熵
1.2 计算机与信息
1.3 算法复杂性
1.4 非平衡统计物理学、耗散结构与协同学
1.5 临界现象与自组织临界现象
1.6 混沌
1.7 原胞自动机
1.8 描述复杂性与统计复杂性
第一章参考文献
第二章 一些有关复杂网络研究的统计物理学方法
2.1 连续相变的平均场理论
2.2 自组织临界现象的平均场理论
2.3 流行病传播的平均场理论简介
2.4 主方程
2.5 生成函数
2.6 率方程
第二章参考文献
第三章 博弈论及演化网络博弈
3.1 基本概念
3.2 完全信息静态博弈与纳什均衡
3.3 完全信息动态博弈与子博弈精炼纳什均衡
3.4 不完全信息静态博弈与贝叶斯纳什均衡
3.5 不完全信息动态博弈与精炼贝叶斯纳什均衡
3.6 合作博弈
3.7 演化网络博弈
3.8 城市公交网络的网络操纵者博弈模型
第三章参考文献
第四章 数理统计简介
4.1 一些基本概念
4.2 统计假设及其检验
4.3 一元线性回归
4.4 回归的一些问题
4.5 漫谈数据的采集与处理
第四章参考文献
附录
第五章 图论简介
5.1 一些基本概念
5.2 图的连通性
5.3 树图
5.4 最短道路问题
5.5 图的矩阵描述
5.6 有向图
5.7 二分图
5.8 网络流
第五章参考文献
第六章 复杂网络的统计描述
6.1 平均距离、谐平均距离、效率与脆弱性
6.2 集群系数、圈系数、富人集团系数、集团度
6.3 度、度分布、度相关性
6.4 边权网及边权的一些统计性质
6.5 二分图的二分度
6.6 中心度与中心化
6.7 谱分析
6.8 模体
6.9 群落、派系与层次
6.10 度分布熵、目标熵以及不同的网络信息熵
6.11 多标度分形的分数维谱
6.12 漫谈复杂网络的统计描述
第六章参考文献
第七章 一些网络演化模型
7.1 ER随机网模型
7.2 WS小世界网模型
7.3 BA无标度网模型
7.4 BA无标度网模型的主方程解
7.5 BA无标度网模型的率方程解
7.6 部分优选、部分随机选择模型
7.7 局域世界模型
7.8 赋权演化网络的BBV模型
7.9 可调集群系数的HK模型及其改进模型
7.10 JGN社会网络模型
7.11 自组织耦合演化模型
7.12 其他运用统计物理学方法的模型研究
第七章参考文献
第八章 复杂网络上的物理传输过程
8.1 流行病传播的基本模型
8.2 复杂网络上的流行病传播
8.3 复杂网络上的舆论传播
8.4 群落网结构对流行病传播的影响
8.5 动态群落网上的流行病传播
8.6 因特网上的信息包传递
8.7 因特网上交通堵塞的控制
8.8 交通数据的去趋势涨落分析
8.9 复杂网络上的粒子输运
8.10 粒子输运的平均场方法
8.11 加权复杂网络上的粒子输运
8.12 简单网络上能量输运
8.13 复杂网络上能量输运
展望
第八章参考文献
第九章 一些生命网络的研究
9.1 大脑功能网络
9.2 两态小动物群体网络
9.3 生物分子网络
第九章参考文献
第十章 合作网络与合作一竞争网络
10.1 简介
10.2 比较早期的合作网实证研究
10.3 合作网的项目大小分布和项目度分布
10.4 合作网的同类性与项目度分布的相关性
10.5 二分图投影的资源分配方法
10.6 近期关于合作网络的实证研究
10.7 关于合作一竞争网络的研究
第十章参考文献
第十一章 网络动力学的一些探索
11.1 布尔网络、信息距离及一些复杂网络的非线性动力学
11.2 最小作用量原理与网络形态的自然选择
11.3 图的动力学谱分析
第十一章参考文献

精彩书摘

　　第一章 漫谈复杂性与复杂系统
　　从20世纪末以来，不少物理学工作者一直在寻求描述复杂系统的概念和理论，力图把物理学的适用领域推广到复杂系统。近十年来，复杂网络成为被寄予希望的一种描述工具。然而，要把复杂网络与复杂系统的研究很好地结合，首先要知道什么是复杂，什么是复杂系统、简单系统以及复杂性。这可能也是古往今来许多智者反复思考过的问题。除了定性的回答之外，几十年来，许多科学家致力于建立定量的定义，希望利用这样的定义来定量计算各种系统的复杂程度，从而比较不同系统复杂程度的大小。他们的成果尽管都还没有得到公认，但是很可能是建立复杂系统理论的必经阶段之一。这类研究论文数量相当多，已经提出的定义五花八门，有些很难搞懂，更难计算，要在本章中全面介绍不大可能，然而，这些研究发展的大趋势是一致的，都是从20世纪中叶以来物理学及一些别的科学分支的一些大进展延拓开来的。我们认为与复杂网络研究直接关联的正是这些大进展带来的物理学新理解，而不是个别的复杂性定义。因此，本章将主要介绍这些大进展，对复杂性定义仅按照我们的看法选择一小部分进行简介。知道这些知识对读者们理解本书以后介绍的内容很可能是必要的。由于本章各节的内容都涉及一门大学科，这里不可避免地只能作科普性的介绍，就当是在以后各章理论内容之前的一段比较轻松的阅读吧。

前言/序言

　　十年之前（1998年6月4日），Nature发表了两位年轻的物理学家（D.J.Watts和s.H.Strogatz）关于网络的一篇论文。一年多之后（1999年10月15日），Science又发表了另外两位年轻的物理学家（A.L.Barabasi和R.Albert）关于网络的另一篇论文。这两篇论文引发了关于复杂网络的研究热潮。这个潮流席卷全球，涉及数学、力学、物理学、计算科学、管理科学、系统科学、社会科学、金融经济科学等许多科学领域，以及交通运输、能源传输、通信工程、电子科学，甚至医学、烹饪等许多应用学科。至今（2008年3月），D.J.Watts和S.H.Strogatz的论文被SCI收录的论文引用5670次；A.L Barabasi和R.Albert的论文被引用3275次。
　　人们把周围的许多系统（天然的或者人造的，例如交通网、电力网、人际关系网等）看作网络由来已久，运用数学的一个分支——“图论”对这些系统进行研究也已经有百年以上的历史。上述两篇文章的重要之处在于作者发现许多实际网络具有一些共同的拓扑统计性质，即“小世界性”和“无标度性”。这些性质既不同于规则网络，也不同于随机网络，正像近几十年来物理学家认为“复杂位于规则与随机之间”一样，所以大家把实际网络称为“复杂网络”。所谓小世界性是指实际网络具有比规则网络小得多的平均节点间距离和比随机网络大得多的平均集群系数（即邻点之间也相邻，形成紧密集团的比例）；而无标度性则指实际网络中节点邻边数取一个定值的概率分布函数是幂函数（规则网的这个分布是函数，而随机网是正态分布）。这个幂函数标志基本单元与其邻居相互作用能力的极其不均匀分布。更加引人注目的是：_论文的作者提出了解释这些独特规律的网络演化模型，而且运用统计物理学方法从这些模型解析地得出了这些独特规律。这些模型的思想简单明白、直观合理。产生小世界性的机制就是一部分基本单元之间相互作用的远程性、跳跃性和随机性；产生无标度性的机制就是基本单元建立相互作用的“优选”（或者称为“富者更富”）法则。这是第一次把统计物理学的思想和方法引进网络或者图论的研究，因此，若与传统的图论或网络理论比较，也许可以说当前的复杂网络研究的特征就是统计物理学的进入，所以应该把统计物理学列入复杂网络研究的基础知识之中。

动态世界的秩序之源：揭秘涌现与自组织 在浩瀚的宇宙中，从微观的原子排列到宏观的星系演化，从生命体的生长繁衍到人类社会的信息传播，我们无时无刻不被各种各样的“系统”所包围。这些系统并非孤立存在的元素堆砌，而是内部组件之间相互作用，从而展现出远超个体属性的整体行为。本书旨在探索这些看似杂乱无章的现象背后，隐藏着怎样的普适性规律，以及它们如何孕育出令人惊叹的秩序与复杂性。 我们所处的现实世界，充满了“复杂性”的印记。单细胞生物如何协同合作形成多细胞生命？无数神经元之间的微弱信号如何汇聚成意识的洪流？数以万计的个体如何自发地形成繁荣的城市，或者在危机时刻展现出惊人的集体智慧？这些都不是某个中心化的“大脑”或“规划者”所能直接控制的，而是通过大量简单规则的局部互动，最终涌现出宏大的、具有全局特征的模式。本书将带您深入探究这种“涌现”（Emergence）现象的本质，理解“自组织”（Self-organization）原则在不同尺度和不同领域的强大力量。 第一部分：理解复杂性的基石——模型与理论 为了更好地理解复杂系统的运作机制，我们需要一套有效的工具和框架。本书将首先介绍几种经典且具有代表性的复杂系统模型，它们为我们理解宏观现象提供了一个微观的视角。 元胞自动机 (Cellular Automata, CA)： 想象一个无限的网格，每个格子都有一个状态，并且其下一个状态只取决于自身和邻居的当前状态，遵循一组简单的局部规则。我们熟知的生命游戏 (Conway's Game of Life) 就是一个生动的例子。通过改变这些规则，元胞自动机能够模拟出从晶体生长、火焰传播到图像处理，乃至生物模式形成等各种现象。本书将详细阐述元胞自动机的构造原理，并解析其在模拟复杂行为方面的潜力。我们将学习如何设计和分析不同类型的元胞自动机，理解它们如何从简单的局部规则生成复杂的全局动态。 代理人模型 (Agent-Based Models, ABM)： 与元胞自动机不同，代理人模型中的“单元”是更具自主性的“代理人”。每个代理人拥有自己的状态、行为规则以及与环境中其他代理人或环境进行交互的能力。这些代理人遵循的规则相对简单，但它们之间的海量互动却能够催生出宏观层面的涌现行为。例如，我们可以构建一个包含购物者、商店和商品的代理人模型，来模拟城市商业区的形成与发展；或者构建一个包含个体、社会规范的代理人模型，来研究社会传染病的传播路径。本书将深入探讨代理人模型的构建方法，包括如何定义代理人的属性、行为策略和交互机制，并分析如何通过仿真来揭示系统级的 emergent 属性。 统计物理学方法： 统计物理学提供了一套强大的理论工具来描述大量粒子系统的集体行为。本书将引入一些核心的统计物理学概念，如相变（Phase Transition）、临界现象（Critical Phenomena）和标度律（Scaling Laws），并阐释它们如何应用于理解复杂系统。例如，我们可以借鉴统计物理学的方法来分析信息网络中的社群结构，或者研究金融市场中的崩溃与复苏。我们将学习如何从微观相互作用推导出宏观的热力学量，并理解这些宏观量在系统变化中所扮演的关键角色。 第二部分：复杂系统中的动态涌现——模式与组织 在掌握了基础的建模工具后，我们将进入复杂系统最迷人的部分：观察和理解那些“意想不到”的秩序与模式如何从看似随机的互动中涌现出来。 信息传播与演化： 在社会网络、生物种群甚至互联网中，信息、观点、疾病的传播速度和模式至关重要。本书将探讨不同传播模型，如SIR模型、SIS模型等，分析网络结构（节点连接方式）如何影响传播的效率和范围。我们将学习如何识别传播的关键节点，以及如何通过干预来控制或加速传播过程。此外，我们还将讨论生物进化中的基因传播与变异，以及信息在数字媒体中的扩散与演化。 群集行为与协调： 动物的集体迁徙、鸟群的协同飞行、鱼群的同步游动，这些壮观的景象都是群集行为的典型例子。本书将剖析支撑这些行为的底层机制，例如“跟随”、“避让”和“趋同”等简单的局部规则，如何导致整体的高度协调。我们将深入研究这些群集行为在工程、机器人技术和交通管理等领域的潜在应用。 混沌与吸引子： 在许多非线性系统中，即使是微小的初始扰动也可能导致系统行为在长期上产生巨大的差异，这就是所谓的“混沌”现象。本书将带领读者走进混沌的奇妙世界，理解确定性混沌的本质，并介绍“吸引子”（Attractor）的概念，即系统在演化过程中趋向的特定状态集合。我们将通过具体的例子，如天气预报和股市波动，来展示混沌理论在理解不可预测但遵循一定规律的现象中的重要性。 自组织临界性 (Self-Organized Criticality, SOC)： 许多复杂系统似乎总能自然地调整到一种“临界状态”，在这种状态下，微小的扰动可能导致从小到大的各种规模的事件发生。雪崩模型是SOC的经典范例。本书将深入探讨SOC的概念，理解它为何普遍存在于自然界和人类社会中，以及它如何解释许多看似突发的事件，如地震、市场泡沫和互联网拥堵。 第三部分：复杂网络——结构的洞察与功能的揭示 近年来，“网络科学”的兴起为我们提供了一个全新的视角来理解复杂系统。几乎所有重要的系统都可以被抽象为由“节点”（Entities）和“边”（Connections）组成的网络。 真实世界的网络结构： 从生物体内的蛋白质相互作用网络、大脑中的神经元连接，到社交网络、互联网、交通网络，再到论文引用网络、电影明星合作网络，本书将带领读者认识这些形态各异但又拥有共同属性的真实世界网络。我们将学习如何描述网络的拓扑属性，如度分布（Degree Distribution）、路径长度（Path Length）、聚类系数（Clustering Coefficient）和社群结构（Community Structure）。 无标度网络 (Scale-Free Networks)： 与传统的随机网络不同，许多真实世界网络呈现出“无标度”特性，即少数节点拥有极高的连接度（“枢纽节点”），而大多数节点连接数较少。本书将深入解析无标度网络的形成机制，如巴氏法则（Preferential Attachment），并分析它们对信息传播、网络鲁棒性（Resilience）等方面的深远影响。 小世界网络 (Small-World Networks)： 这是一个介于规则网络和随机网络之间的特殊结构，其特征是短的平均路径长度和高的聚类系数。许多真实世界网络，如社交网络和生物网络，都展现出小世界特性。本书将解释小世界网络的形成原因，并讨论它为何能在效率和鲁棒性之间取得良好的平衡。 网络上的动力学： 理解网络的结构固然重要，但更关键的是理解信息、疾病、影响力等如何在网络上传播和演化。本书将回顾信息传播模型在网络上的表现，并进一步探讨如网络同步（Network Synchronization）、竞争动力学（Competitive Dynamics）等更复杂的网络动力学过程。我们将学习如何利用网络结构来预测和控制这些动力学过程。 网络分析的应用： 网络科学的应用已经渗透到各个领域。本书将展示如何利用网络分析来解决实际问题，例如识别网络中的重要节点（用于传播信息或控制疾病），检测欺诈团伙，发现潜在的科研合作机会，优化交通流量，以及理解疾病的传播模式，从而为公共卫生决策提供科学依据。 第四部分：复杂性理论的前沿与未来展望 在对复杂系统和复杂网络有了深入的理解之后，本书将展望这一领域未来的发展方向，以及它可能带来的变革。 跨学科的融合： 复杂性科学早已不再是某一门独立学科的专属，它正在以前所未有的深度与物理学、生物学、计算机科学、社会学、经济学、工程学等各个学科进行融合。本书将探讨这种跨学科的趋势，以及它如何催生出新的研究领域和解决方案。 人工智能与复杂系统： 人工智能，特别是机器学习，在分析和模拟复杂系统方面展现出强大的能力。本书将讨论人工智能如何与复杂性理论相互促进，例如利用神经网络来发现复杂系统的规律，或者利用复杂系统模型来改进人工智能的泛化能力。 社会与经济的复杂性： 人类社会和经济系统本身就是极其复杂的系统。本书将探讨如何运用复杂性理论来理解社会规范的形成、市场泡沫的产生、金融危机的风险，以及城市的发展规律。 应对全球性挑战： 气候变化、流行病、资源枯竭、贫富差距等全球性挑战，无一不是复杂的系统性问题。本书将强调理解复杂性对于我们应对这些挑战的紧迫性，并探索如何利用复杂性科学的洞察来制定更有效的解决方案。 本书旨在为读者提供一个系统、深入的学习路径，从基础的理论模型到前沿的研究方向，带领大家穿越复杂世界的迷雾，窥见其背后隐藏的秩序之美与智慧之光。无论您是科研人员、工程师，还是对世界运作规律充满好奇的学习者，本书都将为您开启一扇通往全新认知领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对金融市场波动和投资策略有着浓厚兴趣的投资者，一直希望能找到一些能够解释市场非理性行为、预测市场趋势的理论。《复杂系统与复杂网络》这本书，虽然没有提供具体的股票代码或投资建议，但它为我理解金融市场的复杂性提供了深刻的洞见。书中关于“金融危机”、“市场泡沫”以及“行为金融学”的讨论，让我认识到，金融市场并非一个完全理性、信息对称的完美市场。相反，它是一个由无数具有不同情绪、不同信息、不同行为模式的个体构成的复杂系统。书中对“羊群效应”、“信息不对称”以及“反馈回路”的分析，让我理解了为什么市场会出现非理性的繁荣和恐慌，以及为什么一些看似微小的事件可能会引发巨大的市场震荡。我曾经对一些金融理论感到困惑，比如艾略特波浪理论的模糊性和道氏理论的局限性，而这本书则提供了一个更宏观的视角来解释这些现象。它让我意识到，金融市场的预测难度，很大程度上源于其内在的非线性和涌现性。这本书并没有给我“点石成金”的秘诀，但它让我能够更冷静、更深刻地看待市场的波动，并对风险管理有了更清晰的认识，这对于我的投资决策有着至关重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对生物学领域，特别是生态系统和生物进化感兴趣的读者，我一直试图理解生物体之间以及生物与环境之间错综复杂的相互关系。《复杂系统与复杂网络》这本书，以其独特的视角，为我提供了一套全新的分析框架。书中关于“生物圈”、“食物网”以及“进化动力学”的讨论，让我看到了隐藏在生命现象背后的数学和物理规律。我过去主要关注单个物种的生理机制或行为模式，而这本书则引导我去思考整个生态系统的稳定性、多样性和动态演化。比如，书中对“物种灭绝”的讨论，不仅仅停留在单个物种的生存困境，而是将其置于整个物种网络的失衡背景下进行分析，让我理解了“关键物种”的重要性以及“级联效应”。此外，书中关于“适应性景观”和“进化路径”的阐述，也让我对物种进化有了更深的认识。它不再是简单的“物竞天择，适者生存”，而是包含了更多随机性、历史偶然性以及多重稳定状态的可能性。这本书并没有直接去解剖某个具体的生物体，但它帮助我构建了一个理解生命世界复杂性的“概念地图”，让我能够更好地欣赏生命演化的鬼斧神工。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我一种深邃而引人入胜的感觉，深蓝色的背景上交织着复杂的线条和节点，似乎暗示着隐藏在事物表层之下的深刻联系。我一直对那些看似杂乱无章却又存在某种内在规律的现象充满好奇，比如人群的流动、信息的传播、乃至生物的演化。当我翻开《复杂系统与复杂网络》这本书时，我并没有立刻找到我所期待的那种“标准答案”或者“解题公式”。相反，它更像是一位循循善诱的老师，带领我一步步探索那些未知的领域。书中并没有直接告诉我“什么是复杂系统”，而是通过大量的生动案例，比如蚁群的协作、股市的波动、甚至神经网络的工作原理，来引导我去理解其本质。一开始，我甚至觉得有些晦涩，因为我习惯于将问题分解成更小的、可控的部分来解决，而这本书似乎在教我如何从整体上去把握事物。其中关于“涌现”的概念，对我来说是一个巨大的启发。我过去常常关注组成部分的特性，却忽略了整体行为是如何从这些简单局部交互中“涌现”出来的。这本书让我意识到，很多宏观世界的奇妙现象，正是微观粒子或个体简单规则交互的必然结果，这颠覆了我很多固有的认知。它不仅仅是关于理论的介绍，更是一种思维方式的转变，教会我如何跳出“零件”的视角，去观察“整体”的魅力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对历史发展和文明演化充满好奇心的读者，常常思考人类社会是如何从零散的部落发展到今天的复杂文明的。在阅读《复杂系统与复杂网络》的过程中，我并没有找到直接关于某个具体历史事件或文明兴衰的论述，但它提供了一种看待这些宏大叙事的全新方式。书中关于“自组织”、“反馈回路”以及“分形”的概念，让我重新审视了历史进程。我过去习惯于寻找单一的决定性因素，比如某个领导人、某项技术、或者某次战争来解释历史的变迁。然而，这本书让我意识到，历史的演进更像是一个由无数个体、事件、信息相互作用而形成的自发过程。那些看似微不足道的局部变化，在特定的网络结构和反馈机制下，可能引发巨大的全局性变革。例如，书中对“突变”或“相变”的描述，让我联想到某些历史上的转折点，比如工业革命的爆发，它并非一蹴而就，而是无数小技术、新思想相互叠加、协同作用的结果。这本书并没有直接提供历史的答案，但它提供了一种分析和理解历史动态的“思维工具箱”，让我能够从更宏观、更系统的角度去理解文明演化的复杂性和非线性特征。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对社会科学领域的数据分析颇感兴趣的业余爱好者，一直在寻找能够帮助我理解社会群体行为、信息传播动力学以及组织结构演化的理论工具。《复杂系统与复杂网络》这本书，虽然书名听起来偏向理工科，但它为我打开了一个全新的视角。书中关于“度中心性”、“介数中心性”等图论概念的引入，虽然最初有些抽象，但当我将其与现实中的社交网络、信息传递路径联系起来时，立刻变得生动起来。我开始思考，为什么某些人在社交网络中拥有更大的影响力？为什么某些信息传播得更快更广？这些问题，在这本书中找到了理论上的支撑。书中对“小世界网络”和“无标度网络”的探讨，更是让我恍然大悟。我过往对网络结构的认知，往往是基于随机连接的假设，而这本书揭示了真实世界中许多网络结构存在的“富者愈富”的幂律分布特性，这解释了为什么少数“超级节点”能够承载大量的连接和信息。这种分析工具，对于我理解公共卫生事件的传播、社会运动的组织、甚至是流行趋势的形成，都提供了非常有价值的框架。我尝试将书中的一些概念应用于我正在研究的某个社交媒体数据集，初步的结果就显示出了一些有趣的规律，这让我对接下来的深入研究充满了信心。

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看了一下，比较容易读懂

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专业书籍，买来参考，还可以吧

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很好的一本书，值得购买

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专业必备，好好学习，天天向上

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很不错的一本书，适宜相关人员阅读