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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Matthews, Janice R./ Bowen, John M./ Matthews, Robert W.

出品人:

页数:235

译者:

出版时间:

价格:32.99

装帧:Pap

isbn号码:9780521789622

丛书系列:

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好的，以下是一本名为《深入理解复杂系统：从理论到应用》的图书简介，力求详细、深入，并自然流畅： --- 《深入理解复杂系统：从理论到应用》 跨越学科的思维范式革新 本书旨在为读者提供一套系统、深入且实用的复杂系统思维框架，它不仅仅是一本关于特定科学领域的专著，更是一次对现代科学范式进行深刻反思与重构的智力探险。 在二十一世纪的科学前沿，无论是生态系统的演化、金融市场的波动、神经网络的信息处理，还是社会群体的行为模式，我们越来越清晰地认识到，许多现象的本质无法仅凭还原论的视角来完全捕捉。真正的洞察力往往潜藏在相互作用的复杂性之中。本书正是为了填补这一认知鸿沟而精心撰写，它将复杂系统科学（Complex Systems Science）的精髓，以一种既严谨又极具启发性的方式呈现给跨学科的读者。 --- 第一部分：复杂性的基石与概念辨析 本部分将为读者奠定坚实的理论基础，清晰界定复杂系统的核心特征，并梳理其在不同学科中流派的演变历程。 第一章：何为“复杂”？——从“难解”到“涌现”的语义转变 我们首先要区分“复杂”（Complicated）与“复杂系统”（Complex System）。一个喷气发动机是复杂的，但其行为是可预测的；而一个蚁群或一个城市交通网络则是真正的复杂系统，其整体行为无法简单地通过个体的线性叠加来预测。本章深入探讨涌现性（Emergence）、自组织（Self-organization）以及反馈回路（Feedback Loops）这三大核心概念，阐明复杂系统如何从看似随机的微观交互中产生有序的宏观结构。 第二章：经典理论的拓展与局限 我们将回顾经典科学理论在处理非线性现象时的局限性。重点分析非线性动力学（Nonlinear Dynamics）的奠基性工作，包括对混沌理论（Chaos Theory）的精确阐述——特别是蝴蝶效应的数学表达与物理意义。我们还将讨论耗散结构理论（Dissipative Structures）如何将开放系统与熵增定律联系起来，为理解生命与有序性的产生提供理论支撑。 第三章：网络科学：连接的语言 复杂系统本质上是网络的。本章将详尽介绍网络科学（Network Science）的基础工具，包括图论的基本概念，以及对不同拓扑结构的分析。我们将重点剖析现实世界网络中的关键结构特征： 小世界网络（Small-World Networks）：解释“六度分隔”现象的数学基础，以及其在信息传播和疾病扩散中的作用。 无标度网络（Scale-Free Networks）：探讨富者愈富的“优先连接原则”（Preferential Attachment），以及这种结构如何导致少数“枢纽节点”的脆弱性与鲁棒性悖论。 --- 第二部分：核心机制与建模范式 本部分将从方法论角度出发，介绍当前理解和模拟复杂系统的主要工具箱，强调从数据到模型的转化过程。 第四章：基于个体的建模：元胞自动机与多主体系统 还原论在处理大规模交互时效率低下，因此，自下而上的建模方法成为主流。 元胞自动机（Cellular Automata, CA）：以康威的生命游戏为例，展示简单的局部规则如何生成极其丰富的全局模式。讨论CA在模拟晶体生长、防火隔离带和城市扩张中的实际应用。 多主体系统（Agent-Based Modeling, ABM）：详细介绍ABM的构建流程，包括如何设计具有异质性、记忆性和学习能力的“智能体”。通过案例分析，如交通流模型和市场交易员行为模拟，展示ABM如何揭示宏观统计数据背后隐藏的微观决策机制。 第五章：信息、熵与适应性 信息论是度量复杂性的重要标尺。本章探讨有效复杂性（Effective Complexity）的概念，即一个系统在其固有的约束下所能达到的信息组织程度。我们将深入研究最大熵原理（Maximum Entropy Principle）如何在缺少完整信息时为我们构建最合理的概率分布。此外，我们将考察适应性复杂系统（Complex Adaptive Systems, CAS），特别是生物和经济系统中的学习、进化和适应过程，阐明它们如何通过迭代优化来探索“适应度景观”。 第六章：从数据到规律：复杂性指标与分析技术 仅仅建立模型是不够的，我们还需要量化复杂性。本章介绍一套分析复杂系统数据的实用工具： 时间序列分析：应用相空间重构、李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponent）来识别系统是否处于混沌边缘。 信息度量：讲解互信息（Mutual Information）和传递熵（Transfer Entropy），用于量化不同变量或子系统之间的因果依赖性，超越简单的皮尔逊相关系数。 --- 第三部分：跨学科的实证案例与前沿应用 复杂系统科学的魅力在于其普适性。本部分将聚焦于几个具有里程碑意义的应用领域，展示如何运用前述理论工具解决现实世界中的重大挑战。 第七章：生态与环境的临界点 生态系统是典型的自适应系统，其稳定性常常是脆弱的。本章探讨生态临界点（Tipping Points）的动力学： 生物多样性与稳定性：分析网络结构如何影响物种灭绝的传播速度。 气候模型中的反馈机制：如何识别和量化海冰融化、永久冻土释放等正反馈循环对全球气候系统的潜在灾难性影响。 第第八章：金融与经济的非理性繁荣 将传统经济学的均衡假设抛诸脑后，我们以复杂系统的视角审视金融市场： 异质性代理模型：如何通过引入不同交易策略的投资者，重现资产泡沫的形成和破裂过程。 风险与相变：讨论金融危机如何从系统内部的局部耦合和反馈加强中“涌现”出来，并提出基于网络拓扑的系统性风险早期预警指标。 第九章：认知、社会与技术系统的涌现 人类社会是迄今为止观察到的最复杂的系统之一。 社会规范的形成：利用意见动力学模型（Opinion Dynamics）解释社会共识是如何在无中心化领导下形成的，以及“沉默的螺旋”现象的数学描述。 城市化与流动性：将城市视为一个动态的、代谢着的生物体，分析基础设施的增长、交通拥堵的自组织模式，以及智慧城市规划中需要避免的“规划者谬误”。 --- 结语：面向未来的复杂性展望 本书的最终目标是培养读者一种“复杂性素养”——一种能够在面对不确定性、非线性和大规模交互时，保持批判性思维和系统性洞察力的能力。未来的科学进步将越来越多地依赖于连接不同学科知识的桥梁，而复杂系统科学正是这座桥梁的核心架构。我们邀请读者带着这些工具，去重新审视我们身处的那个不断变化、充满活力的世界。 本书适合对象： 物理学、生物学、计算机科学、经济学、社会学等领域的高级本科生、研究生。 希望将跨学科建模思维融入研究与决策过程的科研人员、工程师和政策分析师。 对“涌现”现象与“自组织”原理抱有浓厚兴趣的非专业读者。 阅读本书后，您将能够： 1. 熟练识别并准确描述一个系统是否属于复杂系统范畴。 2. 掌握网络科学、元胞自动机和ABM等核心建模工具的应用边界。 3. 运用非线性动力学和信息论概念，分析现实世界中的复杂现象。 4. 超越还原论的局限，以一种更具整体观和前瞻性的方式理解世界。

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