Dynamics Of Complex Systems (Studies in Nonlinearity) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Westview Press

作者:Yaneer Bar-yam

出品人:

页数:864

译者:

出版时间:2003-07-31

价格:USD 67.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780813341217

丛书系列:

图书标签:

• 复杂系统
• 非线性动力学
• 混沌理论
• 系统科学
• 建模
• 仿真
• 数学建模
• 交叉学科
• 自组织
• 突发性

好的，这是一份针对一本假设名为《动力学与复杂系统导论》（Studies in Nonlinearity 系列）的图书的详细内容简介，该简介旨在避免任何与原书名《Dynamics Of Complex Systems (Studies in Nonlinearity)》内容重叠，同时保持专业性和深度。 --- 书籍简介：复杂性视角下的现代工程与科学方法论 书名：复杂性视角下的现代工程与科学方法论：从系统思维到自适应控制 目标读者： 本书面向研究生、高级本科生、研究人员以及在非线性科学、工程学、数据科学和复杂系统领域工作的专业人士。它特别适合那些希望超越传统线性分析范式，深入理解和应用现代复杂系统理论解决实际问题的读者。 核心主题： 本书摒弃了对“动力学系统”的传统聚焦，转而系统地探讨了“复杂性”这一跨学科概念在构建稳健、适应性强的工程与科学模型中的应用。它强调从现象到机制的转化，聚焦于系统的涌现行为、鲁棒性、自组织特性以及在信息受限环境下的决策制定。 --- 第一部分：基础理论与方法论的重构 本部分旨在为读者建立一个坚实的、区别于传统微分方程模型的复杂性理论基础。我们首先界定“复杂系统”的现代内涵，区别于仅是“多变量”或“非线性”的系统。 第一章：复杂性：超越非线性的视角 本章深入探讨了信息论、热力学第二定律与系统复杂性之间的内在联系。重点分析了最小描述长度原理（MDL）在识别系统核心结构中的作用，而非仅仅追踪轨迹演化。讨论了冯·诺依依曼关于自复制与自组织系统的早期洞察，并将其与现代网络科学中的模块化结构进行关联。分析了系统边界的定义问题——在开放系统中，如何准确划定分析范围以避免无限回归的细节堆砌。 第二章：图论与网络结构的功能性分析 本书将网络结构视为理解复杂性的核心工具。本章详述了从拓扑不变量（如中心性度量、连通性谱）到功能性涌现（如信息流的放大效应、级联故障的传播模式）的转化。重点关注小世界网络和无标度网络之外的结构——如具有特定层次结构的可嵌入网络（Embeddable Networks）及其在生态学和供应链模型中的应用。深入探讨了网络重整（Graph Rewiring）的动态过程，以及这些过程如何影响系统抵抗扰动的能力。 第三章：信息熵、随机性与有效性 本章从信息论视角审视系统的有效性。我们不仅计算Shannon熵来衡量不确定性，更引入算法信息论（Kolmogorov Complexity）的概念来评估系统描述的内在复杂性。讨论了最大熵原理（MEP）在从不完整数据推断系统概率分布中的局限性，并介绍了相对熵（Kullback-Leibler Divergence）在比较不同模型（如代理模型与现象模型）偏差方面的应用。强调了系统中有效信息的提取，即那些真正驱动宏观行为的最小信息集合。 --- 第二部分：涌现与自组织现象的建模 本部分专注于如何使用非连续、非平衡的数学工具来描述那些无法被还原论方法完全解释的系统行为。 第四章：元胞自动机与格子动力学的新进展 超越经典的康威生命游戏，本章聚焦于高维、非一维的元胞自动机（CA）及其在材料科学（如晶体生长模拟）和交通流建模中的应用。深入研究了“虚拟格子”模型，这些模型允许细胞状态的演化依赖于非局域信息，从而模拟扩散和远距离相互作用。探讨了CA的可逆性（Reversibility）与能量守恒之间的关系，并介绍了如何利用CA的并行性来加速数值模拟。 第五章：非平衡统计物理与耗散结构 本书避开传统平衡态统计力学，转而关注耗散系统（Dissipative Systems）在远离平衡态时的稳定结构形成。介绍了Prigogine的耗散结构理论的现代诠释，并将其应用于化学振荡网络和流体湍流的边界层分析。重点分析了涨落（Fluctuations）在驱动系统穿越势垒和维持非平衡稳态中的关键作用，并引入了路径积分方法来量化特定宏观状态出现的概率。 第六章：多尺度建模与降阶技术 复杂系统的一个核心挑战是处理从微观到宏观尺度的信息传递。本章详述了平均场理论（Mean-Field Theory）的现代扩展，尤其是在有长程相互作用的网络中。关键在于介绍粗粒化（Coarse-Graining）的精确技术，例如基于投影算子方法的有效动力学推导，以及如何确保在降阶过程中保持关键的耗散或守恒律。讨论了如何识别和消除冗余变量，从而找到系统的最小自由度描述。 --- 第三部分：自适应、鲁棒性与决策制定 本部分将理论应用于工程实践，特别是关注系统如何在不确定性中维持功能和优化性能。 第七章：鲁棒性分析与结构冗余的权衡 鲁棒性不再被视为一个二元属性，而是系统在特定扰动空间下维持关键功能的程度。本章探讨了多重冗余（Multiplicative Redundancy）与功能性冗余（Functional Redundancy）的区别。引入博弈论视角来评估系统抵抗恶意攻击或意外故障的能力。重点分析了在设计中如何通过引入结构化的“弱连接”来增强整体抗压性，而非仅仅追求最高强度的连接。 第八章：基于代理的建模（ABM）与宏观属性的验证 本书将基于代理的建模（Agent-Based Modeling）视为研究社会经济、生态系统等高异质性系统的有力工具。本章详述了如何设计具有层次化、演化学习能力的代理。关键在于宏观现象的验证：如何从海量的个体模拟结果中提炼出可被宏观理论（如广义反应扩散方程）解释的、可泛化的规律，避免模型陷入“仅对特定情景有效”的困境。 第九章：在线学习与复杂系统的适应性控制 本章关注在系统参数或环境持续变化时，如何进行实时的优化和控制。我们考察了强化学习（Reinforcement Learning）的限制（如对环境模型依赖过高）及其在复杂系统控制中的应用。重点介绍模型参考自适应控制（MRAC）和基于Lyapunov函数的鲁棒自适应机制，以确保控制律本身能够在系统动力学发生未预料的变化时保持稳定和有效。讨论了如何利用系统辨识技术在不中断主系统运行的情况下，实时估计关键的、不可观测的系统参数。 --- 结语：复杂性科学的伦理与未来挑战 本书最后探讨了应用复杂性方法论时所面临的伦理挑战，特别是当我们使用高度精细的模型预测社会行为或环境演变时，如何处理模型的不确定性与决策的不可逆性之间的矛盾。展望了量子计算和高通量模拟对未来复杂性科学的潜力影响。 ---

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