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高阶网络描述了大量复杂系统的多体互动，从大脑到协作网络。单纯复形是一种广义的网络结构，它允许我们捕捉到高阶网络的组合性质、拓扑结构和几何结构。在量子引力中被广泛用于描述离散或离散的时空，单纯复形只是最近才开始成为捕捉复杂系统底层网络拓扑和几何结构的选择。本课程提供了对网络理论中非常热门的话题的深入介绍，涵盖了从突发性双曲几何和拓扑数据分析到高阶动力学的广泛主题。本课程的目的是证明单纯复形提供了一个非常通用的数学框架，以揭示高阶动力学如何依赖于单纯网络拓扑和几何。 《高阶网络：简复形的介绍》是网络理论领域的一部重要著作，它深入探讨了复杂系统中多体互动的网络结构。高阶网络这一概念不仅应用于神经科学中的大脑研究，也涵盖社会网络、合作网络等多个领域。简复形作为网络结构的一种泛化形式，能够有效地捕获这些网络的组合特性、拓扑结构和几何结构，从而在理论和应用上都有重要意义。 简复形在量子引力中的应用尤为显著，它们被用来描述离散或离散化的时空结构。近年来，随着对复杂系统网络底层结构理解的深化，简复形逐渐成为了分析这些系统拓扑和几何特性的首选工具。本书深入浅出地介绍了网络理论的前沿课题，内容包括但不限于突发性双曲几何、拓扑数据分析以及高阶动力学。 书中强调了简复形作为数学框架的优势，它能揭示高阶动力学如何依赖于网络的拓扑和几何特征。通过这种方式，读者可以了解到复杂系统的行为如何受到其内部结构的深刻影响。例如，通过对简复形的分析，我们可以理解网络中的节点和边如何组合形成更高维度的交互模式，这些模式可能是传统二阶网络无法捕捉的。 静态网络、动态网络以及数值计算资源是网络理论系列的三个核心主题。本系列书籍由Guido Caldarelli等专家主编，旨在提供复杂网络结构和动力学的权威详尽的理论基础。每部元素（Element）都专注于其中一个主题，为读者提供深入的理解和实用的方法。 《高阶网络：简复形的介绍》不仅是一部关于网络理论的深度教程，更是一把解锁复杂系统奥秘的钥匙。它将帮助读者理解那些在传统二阶网络模型中难以揭示的相互作用和动态过程，对于网络科学的研究者和实践者来说，无疑是一份宝贵的资源。