各著書の，訂正項目リスト----- 複雑ネットワーク．近代科学社 (2010). ----[初版第1刷 ! 2刷]
p.46 式(2.57) : 末尾のピリオドを除去．
p.182 図8.17のキャプション： SIS モデルの相図 ! SIS モデルの生存確率
p.249 11.1.3節 プログラムの3行目：int E[2*(m*(N-m)+m(m-1)/2)];! int E[2*(m*(N-m_0)+m_0(m_0-1)/2)];( "_" は下付添え字の意）

p.261 文献 [10] に以下を追加: ニコラス・A・クリスタキス，ジェイムス・H・ファウラー著（鬼澤忍訳）：『つながり --- 社会的ネットワークの驚くべき力』，講談社 (2010)［総頁
408］．
p.263 文献 [24]: ". 近刊" ! "［総頁 744］．"
p.273 文献 [147] に以下を追加: 岩野和生，黒川利明，黒川洋訳：『Google PageRank の数理 --- 最強検索エンジンのランキング手法を求めて』，共立出版 (2009).
[初版第1刷、2刷 ! 3刷]
p.7, 11行目：固有値中心性 ! 固有ベクトル中心性
p.44, 下から1行目： Q=0 である ! Q\approx 0 である（補足：\approx は，p.6, 11行目で説明されている，両辺がだいたい同じであることを表す記号）
p.174, 2行目：輪状接種という ! 隣接点を接種するという
p.174, 9行目：輪状接種 ! 隣接点を接種する方法
p.174, 11行目：輪状接種が集団接種よりも ! 隣接点接種は，危険地域の集団接種よりもp.192, 8行目：一対一に対応する !

ほぼ一対一に対応する

p.211, 表 9.1：
v_2 の行について，入次数を2から1に直す．出次数を1から2に直す．出次数に基づく平均場近似を0.0476から0.0952に直す．
v_3の行について，入次数を1から2に直す．出次数を2から1に直す．出次数に基づく平均場近似を0.0952から0.0476に直す．
p.279, 右半分の19行目：「輪状接種 (ring vaccination), 174」を除く

----- 私たちはどうつながっているのか．中公新書 (2007). ----[初版第1刷 ! 2刷]
p.54, 7行目：原著では就職活動中の学生が主人公だが、職探し一般にあてはまる議論である。あなたが求職中とする。!
あなたの現在の勤め先には転職する人が多く、あなたも今後のことを考えて転職活動を始めたとする。
p.55, 最後から2行目：就職 ! 転職----- 「複雑ネットワーク」とは何か．講談社ブルーバックス (2006). ----[初版第1刷 ! 2刷]
p.39 最後から 4 行目：ヘックスを用いると、最大 6 部隊 !
ヘックスのマス目のつながり方は三角格子と同等なので、各部隊は最大 6 部隊
p.86 図4-13 のキャプションに以下のクレジットを追加：
図 4.13 (A)、図 4.14 は築地双六館「双六ねっと」得て転載

http://www.sugoroku.net/ の許可を

[初版第1刷，2刷 ! 3刷]
p.64 最後から 6 行目：就職活動する大学生 ! 転職活動を行う人々
p.214 最後の行：大学生 ! 転職活動を行う人々----- 複雑ネットワークの科学．産業図書 (2005). ----[初版第1刷 ! 2刷]
p.40 式 (3.4)：p_k ! p(k)
[初版第1刷、2刷 ! 3刷]
p.17 3 行目：ケーニヒスベルグ ! ケーニヒスベルク
p.24 4行目：西海岸 ! 内陸部
p.46: n=1+d+・・・+d(d-1)^l = 1+d・1-(d-1)^{l+1}/1-(d-1)∝ (d-1)^{l+1}! n=1+d+・・・+d(d-1)^{l-1} = 1+d・1-(d-1)^l/1-(d-1)∝ (d-1)^lp.54 下から4行目，および，p.55, 上から4行目：6_P_4=120 ! 6_P_4=360
p.55 3行目：輪をなすのでがどこから〜 !

輪をなすのでどこから〜

p.60 2行目： p.109 のコラム ! p.110 のコラム
p.78 式 (5.9)：dn/dr
p.115:!

dN(r)/dr

k=2,2^2,2^3,2^{t-1},2^t,2^{t+1} !

k=2,2^2,2^3,・・・,2^{t-1},2^t,2^{t+1}
p.116 図中：n=0 n=1 n=2!

t=0 t=1 t=2

p.125 下から4行目：多きすぎない ! 大きすぎない[初版第1〜3刷 ! 4刷]
p.34 2行目：K_m ! K_n
p.140 2行目, 式(8.18)の右辺の括弧の中：第1項の分子： 0・p(0) ! 1・p(1)第2項の分子： 1・p(1) ! 2・p(2)第3項の分子： 2・p(2) ! 3・p(3)p.147 下から4行目：
n ! n'
p.148 式(8.38)の右辺の第3項：q（分子と分母にそれぞれ1箇所）! \bar{q}\bar{p} ! q
p.148, 式(8.39)の2行目の右辺の分子：\bar{p} ! q
p.68：図5.1 を訂正
p.123 式(7.13) の3行目の積分範囲：[-∞, w] ! [θ - w, w]。
p.175 文献 (39):
Preprint: arXiv:cond-mat/0409702 (2004).
! Journal of Statistical Mechanics, P01015 (2006).
p.180 文献 (117):
Preprint: arXiv:cond-mat/0403536 (2004).
! Journal of Physics A, {\bf 38}, 4589-4595 (2005).
[初版第1〜4刷 ! 5刷]
p.5: 図1.3 を訂正 (2箇所ある "1348年12月" の内，下の方のもの ! 1348年6月)

p.13 下から1行目 〜 p.14 上から2行目:
http://jp.arxiv で始まる文と次の文 !
http://xxx.lanl.gov/ には各分野のプレプリントがある。複雑ネットワークの論文は、その中の小分類である cond-mat (physics の中の condensed matter)と physics (physics の中の physics) に数多く投稿され、math.PR (mathematics の中の probability) や q-bio にも投稿される。
p.55 本書ではここでしか... の段落 !
本書ではここでしか触れないが、実際のネットワークに含まれるパターン(小さい部分グラフ。例えばサイクル $C_4$) の個数を数えて、ランダム・グラフの場合の個数と比較する解析手法がある。ネットワークの中で有意に多く出現するパターンを、そのネットワークのネットワーク・モチーフ(networkmotif) と言う [引用文献]。頂点数 3 のパターンに限定しても、枝の向きまで考慮すると 13 種類もあり、それぞれがモチーフの候補である (図4.6)。どのパターンが有意に多く、あるいは少なく含まれるのかは、タンパク質の反応のネットワーク、生態学のネットワーク、遺伝子のネットワーク、ニューラル・ネットワークなどネットワークの種類によってかなり異なる。各頂点が神経細胞や化学物質だということを思い出すと、それぞれのネットワーク・モチーフは小さい部分グラフながらもシステム固有の情報伝達や計算に関わっていることが示唆される。
p.74 式 (5.1) および p.75 式 (5.5) の分母：4k-2!

4k-4