Holism and Reductionism in Biology and Ecology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Looijen, Rick C.

出品人:

页数:372

译者:

出版时间:1999-11

价格:$ 303.97

装帧:HRD

isbn号码:9780792360766

丛书系列:

图书标签:

Holism
Reductionism
Biology
Ecology
Systems Biology
Complexity
Philosophy of Science
Interdisciplinary Research
Emergence
Theoretical Biology

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具体描述

Holism and reductionism are traditionally seen as incompatible views or approaches to nature. Here Looijen argues that they should rather be seen as mutually dependent and hence co-operating research programmes. He sheds some interesting new light on the emergence thesis, its relation to the reduction thesis, and on the role and status of functional explanations in biology. He discusses several examples of reduction in both biology and ecology, showing the mutual dependence of holistic and reductionist research programmes. Ecologists are offered separate chapters, clarifying some major, yet highly and controversial ecological concepts, such as 'community', 'habitat', and 'niche'. The book is the first in-depth study of the philosophy of ecology. Readership: Specialists in the philosophy of science, especially the philosophy of biology, biologists and ecologists interested in the philosophy of their discipline. Also of interest to other scientists concerned with the holism-reductionism issue.

跨越学科的边界：认知、涌现与复杂系统的综合探究本书导读：在当代科学探索的宏大图景中，我们正日益认识到，许多自然界最引人入胜的现象——从生命的起源到气候模式的变迁——无法仅凭对最小组成部分的逐一分析来完全理解。本书《跨越学科的边界：认知、涌现与复杂系统的综合探究》正是一部深刻探讨这一范式的转型之作。它并非聚焦于生物学或生态学的特定机制，而是旨在构建一个更为宏大和跨学科的理论框架，用以解析复杂系统的本质、涌现现象的发生机制，以及在不同科学领域中理解认知的有效路径。本书的核心论点在于：真正的科学理解要求我们超越传统的还原论（Reductionism）陷阱，积极拥抱一种更具整合性的视角，即综合论（Holism）或称整体论。然而，这里的“整体论”并非泛泛而谈的神秘主义，而是建立在严格的数学模型、信息论和系统动力学基础之上的、可操作的科学方法论。全书共分为六个主要部分，层层递进，为读者描绘了一幅从微观结构到宏观行为的完整认知地图。第一部分：复杂性的概念基础与历史脉络本部分首先对“复杂性”进行了严谨的界定。作者区分了描述性的复杂性（如组件数量的庞大）和根本性的复杂性（如非线性、反馈回路和适应性）。历史回顾部分，我们考察了从早期的控制论（Cybernetics）到现代的混沌理论，再到耗散结构理论（Dissipative Structures）是如何一步步挑战了牛顿物理学设定的机械宇宙观。特别值得关注的是，本章深入探讨了“信息”在复杂系统中的核心地位。信息不仅仅是熵的对立面，更是系统内部结构化组织和功能实现的关键载体。我们分析了香农信息论与有效复杂性（Effective Complexity）的区别，为后续讨论认知奠定理论基石。第二部分：涌现的哲学、数学与模型构建涌现（Emergence）是本书的重中之重。本部分试图回答一个根本问题：在何种条件下，系统的整体行为会产生出其组成部分所不具备的、新的性质？作者详细剖析了不同类型的涌现：弱涌现（Weak Emergence），即原则上可以通过还原论方法推导出来的现象；以及强涌现（Strong Emergence），即理论上无法完全从底层规则预测的新性质。本书的重点在于建立预测弱涌现的数学工具，并审慎地评估强涌现的可能性边界。这里，我们转向拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）和网络科学（Network Science）。通过分析大规模仿真数据，我们展示了如何通过识别系统的“拓扑特征”（如连通性、模块化和中心性）来预示宏观状态的转变，而非仅仅关注单个节点的状态。第三部分：系统动力学与反馈机制的解析复杂系统的核心驱动力在于反馈回路。本部分深入研究了正反馈和负反馈在维持、增强或破坏系统稳定性中的作用。我们引入了相空间（Phase Space）和吸引子（Attractors）的概念，用以描述系统随时间的演化轨迹。本书特别关注“临界点”（Tipping Points）的研究。通过详细分析非线性微分方程组（如洛特卡-沃尔泰拉模型在更广义系统中的应用），我们探讨了系统如何积累微小的扰动，直至突然跨越一个阈值，进入一个完全不同的稳态。这种对系统稳定性边界的理解，是理解任何自组织现象的基础。第四部分：认知结构的跨领域映射 “认知”在本篇中被提升为一个广义的概念，不再局限于神经科学。作者提出“认知是一个系统对环境信息进行处理、存储和反应的能力”。本章将认知能力映射到不同的复杂系统中： 1. 计算系统中的认知：探讨深度学习网络（DNNs）如何通过层级结构学习特征表征，并将其与生物神经网络的层级结构进行比较。 2. 社会系统中的认知：分析信息如何在社会网络中传播、聚合，并最终形成集体决策或文化范式，这可以被视为一种宏观的“集体认知”。 3. 物理系统的“记忆”：讨论材料科学中，晶体结构或磁性材料如何“记住”其历史状态，这在某种意义上是一种物理层面的信息存储。通过这种跨领域的映射，我们强调了信息处理的结构依赖性，而非仅仅依赖于物质载体。第五部分：整合论的实践：方法论的转变如何将整体论的洞察转化为可操作的科学实践？本部分是方法论的聚焦。作者批判了过度依赖“分解”变量的研究范式，提倡“构建”（Construction）和“扰动”（Perturbation）作为核心研究手段。我们介绍了因果推理框架（如朱迪亚·珀尔的结构因果模型）在处理复杂系统中的应用，它允许我们在观察到相关性的同时，推断潜在的结构化因果路径，这比简单的线性回归分析更为有力。同时，本书也探讨了多尺度建模（Multi-Scale Modeling）的挑战，即如何有效地将不同层级的模型（如分子、细胞、器官或种群层面）耦合起来，以获得一致性的宏观描述。第六部分：伦理、预测的局限性与未来方向在对复杂系统有了深刻的理解之后，本部分审视了其带来的实践意义和局限性。我们探讨了在高度非线性系统中进行长期预测的内在困难。混沌理论告诉我们，即使是确定性的系统，其长期行为也可能变得不可预测。因此，科学的目标应从精确的长期预测转向概率性的风险评估和稳健性设计。最后，本书以对科学研究范式转型的呼吁结束。真正的突破将来自于能够将还原论提供的细节知识，有效地整合到整体论的系统框架中，从而创造出一种比任何单一学科都更具解释力和预测力的“综合科学”（Synthetic Science）。这要求研究者具备跨越传统学科壁垒的意愿和工具箱。