🗺️ このノートは 第5章「ネットワーク上のダイナミクス」のハブ です。
第5章 ネットワーク上のダイナミクス 目次
ここまでは「ネットワークの形」を見てきました。この章は「形の上で何が起きるか」 — 病気・情報・行動の広がりを扱います。感染症の流行閾値、集団行動の連鎖（カスケード）、誰を起点にすれば最も広がるか（影響最大化）、そしてすべての土台となるランダムウォーク。構造（次数分布・コミュニティ）がダイナミクスをどう変えるかを、シミュレーションで体感します。
トピック一覧
- 拡散と感染症モデル（SI・SIS・SIR） — 流行の閾値（標準）
- 閾値モデル・情報カスケード — 集団行動の連鎖（標準）
- 影響最大化（貪欲法・劣モジュラ性） — 最適なシード選び（発展）
- ランダムウォークと拡散の数理 — PageRankとの接続（発展）
この章の位置づけ
- 前の章：ランダムグラフモデル 目次
- 次の章：ロバスト性とスペクトル 目次（壊れ方とスペクトル）
- 隣接分野：影響最大化の応用（口コミマーケティング）はマーケティングへ wikilink
- 上位ハブ：ネットワーク科学・グラフ理論 全体目次