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☆☆☆☆☆

出版者:格致出版社

作者:[英] 奈杰尔·吉尔伯特

出品人:

页数:149

译者:盛智明

出版时间:2012-10

价格:15.00元

装帧:平装

isbn号码:9787543221703

丛书系列:格致方法·定量研究系列

图书标签:

• 社会学
• ABM
• 研究方法
• 数据分析
• 量化
• 统计
• 系统
• 模型
• 行动者模型
• 社会学
• 组织行为学
• 创新
• 技术
• 实践
• 知识管理
• 战略管理
• 复杂性科学
• 参与式设计

探索认知、感知与交互的复杂织锦：面向现代科学与工程的全新视角 书名：[此处应是新的书名，例如：《动态系统中的涌现现象与复杂性分析》] 内容简介： 本书旨在为读者提供一个深入、全面的视角，用以理解和分析自然界与工程系统中普遍存在的复杂性、动态演化以及涌现行为。我们摒弃了还原论的经典范式，转而聚焦于系统内部组件之间的交互作用（Interactions）如何自下而上地生成宏观层面无法被简单预测的全新属性与功能。 本书的结构精心设计，从基础理论框架的构建入手，逐步深入到前沿的应用领域，力求在保持严谨的数学和物理基础的同时，突出其实际问题的解决能力。全书共分为七个主要部分，旨在构建一个统一的理论语言来描述不同学科背景下的复杂现象。 --- 第一部分：复杂性科学的理论基石 本部分致力于奠定理解复杂系统的理论基础。我们首先考察了信息论在描述系统不确定性和结构复杂性中的作用，特别是有效信息理论（Effective Information Theory）的概念被引入，用以量化系统中真正具有因果效力的信息量，而非仅仅是熵的度量。 随后，我们将焦点投向非线性动力学。我们详细分析了诸如洛伦兹吸引子、Rössler系统等经典模型的相图分析和分岔理论，特别是倍周期分岔和混沌的形成机制。在此基础上，本书探讨了如何运用庞加莱截面技术来识别和区分不同类型的动力学行为。不同于传统的稳定性分析，我们强调的是系统在临界点附近的敏感性和路径依赖性。 第三章深入讨论了自组织临界性（Self-Organized Criticality, SOC）。通过对沙堆模型（Bak-Tang-Wiesenfeld model）的详细剖析，我们阐明了SOC如何通过简单的局部规则，在没有外部调谐参数的情况下，产生幂律分布的事件序列。这为理解地震、森林火灾等自然灾害的尺度不变性提供了关键的数学工具。 --- 第二部分：网络科学与拓扑结构 本部分将复杂系统置于网络的框架内进行研究。我们首先回顾了经典的网络模型——随机图（Erdős-Rényi）与无标度网络（Barabási-Albert），并着重分析了优先连接（Preferential Attachment）机制在真实世界网络中的重要性。 接下来的章节探讨了网络的异质性（Heterogeneity）对信息传播和系统鲁棒性的影响。我们运用度分布、集聚系数和路径长度等拓扑指标，量化了网络的局部结构与全局效率之间的权衡。特别地，我们引入了小世界效应（Small-World Effect）的量化指标——$sigma$和$omega$，并讨论了其在生物网络和社交网络中的生物学或社会学意义。 更进一步，本书详细介绍了图谱理论（Graph Spectral Theory）在网络分析中的应用。拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量被用作识别网络中的模块化结构（Modularity）和关键连接点的有力工具，这对于理解功能性连接和故障传播至关关重要。 --- 第三部分：时空组织与模式形成 本部分关注系统如何从无序状态演化出有序的时空结构。我们借助于反应-扩散系统（Reaction-Diffusion Systems），如Turing机制，来解释形态发生的数学基础。重点分析了反应项和扩散项之间的竞争如何导致波的传播、驻波的形成以及斑图（Patterns）的自发产生。 随后，本书转向了同步现象（Synchronization）的研究。从Kuramoto振子模型出发，我们详细推导了相位锁定和全局同步的条件，并探讨了网络拓扑结构（如耦合强度和时间延迟）对同步阈值的影响。这部分内容对于设计振荡电路和理解神经元群体的集体放电至关感性趣。 在时空演化的高级分析中，我们引入了非平衡态统计力学的概念，探讨了如何利用涨落定理来描述远离热平衡的系统中的能量耗散与信息流。 --- 第四部分：信息流动与系统控制 理解信息如何在复杂系统中流通，是有效干预和控制的前提。本部分侧重于因果推断（Causal Inference）和信息传输效率。 我们引入了格兰杰因果检验（Granger Causality）的非线性扩展形式，并讨论了在观测数据不完整时如何识别真实的驱动力。同时，本书分析了信息瓶颈原理（Information Bottleneck Principle）在数据降维和特征提取中的应用，旨在找到既能充分保留输入信息，又能最大化与预测目标相关的简洁表征。 在控制方面，本书强调最小干预的思想。我们运用图论和线性代数工具，识别出网络中的最小反馈集或关键节点，并通过对这些点的微小扰动，实现对整个系统状态的有效引导。这对于资源有限的工程控制任务尤为重要。 --- 第五部分：计算模型与仿真方法 为了模拟和分析那些解析解难以求得的复杂系统，强大的计算工具是必不可少的。本部分详细介绍了用于处理大规模、高维复杂系统的计算方法。 我们对比了基于个体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）与传统的微分方程模型。ABM的优势在于其能够自然地内化异质性、非局部交互和随机性。本书提供了使用Python和专门的仿真平台构建高保真ABM的实用指南。 此外，我们深入探讨了张量网络（Tensor Networks）在处理多体系统中的潜力，特别是它们如何帮助我们在保持计算效率的同时，精确模拟高度纠缠的量子或经典多体系统的演化。 --- 第六部分：跨尺度整合与多层次分析 真实世界的系统往往是多尺度的，即底层的微观活动驱动着宏观的集体行为，反之亦然。本部分致力于解决尺度间的耦合问题。 我们探讨了多尺度建模（Multiscale Modeling）的框架，包括如何使用降阶模型（Reduced-Order Models, ROMs）从详细的微观模拟中提炼出描述宏观现象的有效方程。这涉及到对不同时间尺度和空间尺度的信息过滤和平均化技术。 书中特别关注跨尺度涌现的例子，例如在材料科学中，原子尺度的缺陷如何通过介观尺度转化为宏观的力学性能，以及在生态学中，物种间的局部竞争如何影响整个生态系统的稳定性。 --- 第七部分：复杂性与适应性系统的未来方向 本书的收官部分展望了复杂性研究的前沿领域。我们讨论了预测极限——在高度敏感的系统中，长期预测的本质困难，以及如何从“精确预测”转向“概率鲁棒性设计”。 同时，我们探讨了计算学习理论与复杂系统动力学的交叉点。特别是，如何利用深度学习模型来学习未知的系统动力学规则，而非仅仅是拟合数据点。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）被视为分析结构化数据和复杂系统演化的强大工具。 最后，本书提出了对适应性复杂系统（Adaptive Complex Systems）的深刻思考，探讨了系统如何通过学习和反馈来主动修改其内部结构和交互规则，从而提高其在动态环境中的生存能力和目标实现效率。 --- 总结： 本书汇集了非线性动力学、统计物理、网络科学和计算数学的精髓，为致力于理解和设计下一代复杂系统的研究人员、工程师和高级学生提供了一套强大且统一的分析工具集。它旨在激发读者跳出孤立学科的限制，以更整体、更具动态性的眼光来审视我们周围的复杂世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于系统的介绍了Agent建模，类似的的书太少了，有限的几本书或者关注与Agent的软件实现，或者关注于Agent在某个领域的应用。但本书的问题在于内容太过表面化，浅尝辄止，讲的内容不看这本书你自己基本也都知道，只是没去总结而已。 翻译是硬伤，槽点太多不一一列...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的震撼来自于其对“时间维度”的深刻处理。许多探讨结构和影响力的著作往往将事物固定在一个静止的快照中进行分析，但这本则坚定地将“变化”本身视为核心研究对象。作者通过精妙的结构安排，逐步引导读者理解，系统状态的改变并非简单的线性累加，而是充满了非线性和突变的可能性。我特别欣赏作者在构建模型时所展现出的那种近乎偏执的严谨性，每一个假设、每一个参数的引入，都有其清晰的逻辑支撑，而不是为了迎合某种流行趋势而堆砌概念。在阅读有关反馈回路的章节时，我仿佛亲眼目睹了一个系统是如何自我维持或走向崩溃的，那种动态的张力被刻画得淋漓尽致。更难能可贵的是，作者在指出局限性的同时，也积极地提供了如何利用这些非线性特征去设计更具鲁棒性的干预策略。这本书的文字风格沉稳而富有穿透力，读起来虽然需要一定的专注度，但每一次深入都能带来实质性的认知提升，绝非那种轻松易读却转瞬即逝的流行读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角实在是太独特了，它成功地在“理论构建的严谨性”和“现实洞察的敏锐性”之间找到了一个完美的平衡点。很多学术著作过于沉溺于形式逻辑的推演，而脱离了人类行为和社会互动的真实复杂性，但这本书显然没有犯这个错误。作者对现实世界中各种“异质性”的包容和建模，是其最成功的地方之一。它没有试图用一个统一的、普适的公式去套所有情况，而是强调了理解特定语境下主体差异的重要性。我尤其对其中关于“知识的社会建构”如何影响系统决策路径的探讨印象深刻，这部分内容极大地拓宽了我对传统决策科学的理解边界。阅读此书的过程，与其说是学习一种方法论，不如说是进行了一场深层次的思维体操训练。它迫使你不断地去解构自己习以为常的预设，然后用作者提供的更具弹性、更少教条主义的工具箱取而代之。这本书对于那些身处快速变化环境，需要持续学习和适应的专业人士来说，简直是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这部作品最让我印象深刻的是其叙事上的节奏感和对读者的尊重。作者没有使用那种居高临下的说教口吻，而是以一种邀请的姿态，引导读者一同探索那些关于复杂性本质的谜题。书中的图示和示意图被巧妙地穿插在文字论述中，它们不是简单的装饰，而是视觉化的逻辑推导，极大地帮助消化了那些复杂的相互关系。我特别欣赏作者对“解释力”与“预测力”之间张力的讨论，这触及了许多实证科学的核心困境。它清晰地表明，在处理高度复杂的社会或技术系统时，我们往往需要在两者之间做出审慎的权衡，而不是盲目追求完美预测。这本书的行文流畅，逻辑链条环环相扣，即使涉及到非常前沿的跨学科概念，作者也能用清晰的比喻将其解释清楚，保证了非本专业背景的读者也能跟上思路。总而言之，这是一部既有深厚学术底蕴，又充满实践指导意义的力作，它提供的思考工具远比书本上的任何具体结论都更有价值。

评分☆☆☆☆☆

最近读完的这本关于构建复杂系统理解的书籍，真是让人耳目一新。作者的叙述方式非常注重将抽象的概念落地到具体的实践场景中，这一点我尤其欣赏。书中大量运用了案例分析来阐释理论，每一个案例都经过了深入的剖析，不仅展示了现象本身，更重要的是挖掘了驱动这些现象背后的深层机制。比如，在探讨组织变革时，作者并没有停留在传统的管理学框架内，而是引入了一种更具动态性和适应性的视角，强调了系统内各要素之间持续的相互作用和反馈循环。这种深入剖析的方法，使得原本晦涩难懂的理论变得清晰可见，也让我对如何应对现实世界中的复杂挑战有了更具体的思考方向。它不仅仅是一本理论著作，更像是一本操作手册，指导读者如何识别、分析并干预复杂的动态系统。阅读过程中，我多次停下来反思自己过去在处理类似问题时的局限性，这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了问题的另一种可能解法。尤其是在数据驱动决策的部分，作者提出了一个非常巧妙的评估框架，不同于市场上常见的那些标准化的工具箱，它更强调情境的特殊性和迭代优化的过程。

评分☆☆☆☆☆

读罢此书，我感觉自己的思维模式被重新校准了一遍。这本书的魅力在于它对“过程”的执着关注，而非仅仅停留在对“结果”的描述上。作者似乎有一种天生的洞察力，能够穿透事物的表面，直达其演化的脉络。我特别喜欢其中关于“涌现性”的讨论，它用非常生动的笔触描绘了自下而上的秩序是如何在看似无序的互动中自然形成的。书中引用的哲学思辨和跨学科的知识融合，使得整个阅读体验充满了智力上的愉悦感。它不是那种读完就束之高阁的书，反而会持续地在脑海中回响，促使你在日常生活的琐碎事务中，也不自觉地应用书中的视角去观察和解读。有一点非常突出，作者在构建理论体系时，非常注重对“边界条件”的明确界定，这在很多同类主题的书籍中常常被忽略。清晰地知道一个理论在何时失效、在何种环境下最有效，这对于实践者来说是至关重要的“安全保障”。整体而言，这本书提供了一种非常成熟和审慎的知识体系，它既有宏大的视野，又不乏精密的细节打磨。

评分☆☆☆☆☆

英文版可以用来做ABM方法的入门书籍，中文版翻译实在太差劲

评分☆☆☆☆☆

虽是一本小册子，要全部读懂还真不容易。大概明白了ABM的意思和特点，需要做什么准备，与定量定性研究的区别。最好是自己能懂，次好是邀请跨学科的合作伙伴……ABM是一种超越，着重于过程，也不乏局限，包括难度在内的因素无疑限制了其应用和发展。 如何找到一个合适的问题用ABM来研究是还没有想出来的悲剧……

评分☆☆☆☆☆

属格致方法-定量研究系列，第32册。也有直接写作基于Agent的模型，介绍了周边的计算机软件，与强化学习的关系，GIS等。

评分☆☆☆☆☆

简介性质的小册子，“皮上的毛，毛上的尖尖头，尖尖头的影子甩来甩去”。参考文献里有一些线索，但真的要做的话，需要读的东西海了去

评分☆☆☆☆☆

英文版可以用来做ABM方法的入门书籍，中文版翻译实在太差劲