Mathematical Models of Social Evolution pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Univ of Chicago Pr

作者:Mcelreath, Richard/ Boyd, Robert

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2007-3

价格:$ 82.49

装帧:HRD

isbn号码:9780226558264

丛书系列:

图书标签:

社会演化
数学模型
博弈论
复杂系统
网络科学
进化生物学
社会科学
建模
动力系统
集体行为

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具体描述

Over the last several decades, mathematical models have become central to the study of social evolution, both in biology and the social sciences. But students in these disciplines often seriously lack the tools to understand them. A primer on behavioral modeling that includes both mathematics and evolutionary theory, "Mathematical Models of Social Evolution" aims to make the student and professional researcher in biology and the social sciences fully conversant in the language of the field. Teaching biological concepts from which models can be developed, Richard McElreath and Robert Boyd introduce readers to many of the typical mathematical tools that are used to analyze evolutionary models and end each chapter with a set of problems that draw upon these techniques. "Mathematical Models of Social Evolution" equips behaviorists and evolutionary biologists with the mathematical knowledge to truly understand the models on which their research depends. Ultimately, McElreath and Boyd's goal is to impart the fundamental concepts that underlie modern biological understandings of the evolution of behavior so that readers will be able to more fully appreciate journal articles and scientific literature and start building models of their own.

《社会演化中的数学模型》本书深入探讨了如何运用严谨的数学工具来理解和预测社会现象的演化。我们不局限于已有的研究成果，而是着眼于构建全新的理论框架，以应对日新月异的社会挑战。书中将详细介绍一系列前沿的建模技术，并辅以大量实际案例，展示数学思维在解释复杂社会互动中的强大力量。核心内容概述：演化动力学基础：我们将从基础的演化博弈论出发，逐步引入更复杂的动态系统理论。读者将学习如何构建描述个体决策、策略选择以及群体行为变化的数学模型。这包括但不限于：复制子模型（Replicator Dynamics）：探索策略在群体中的传播和稳定性，理解哪些策略更有可能在社会竞争中胜出。模仿学习模型（Imitation Dynamics）：分析个体如何通过观察和模仿他人来调整自身行为，以及这种模仿过程如何驱动社会规范的形成与变迁。随机演化模型（Stochastic Evolutionary Models）：引入随机性，模拟现实社会中难以避免的噪声和不确定性，例如突变、迁移以及偶然事件对社会演化的影响。网络结构与社会演化：现代社会高度网络化，个体之间的连接方式深刻影响着信息的传播、合作的维系以及思想的扩散。本书将重点研究：网络上的演化博弈：分析不同网络拓扑结构（如随机网络、小世界网络、无标度网络）如何影响博弈结果和策略的演化。社群识别与动态：探讨如何利用图论和统计方法识别社会网络中的社群，以及社群内部和社群间的互动如何塑造整体社会结构。基于邻域的学习和影响：模拟个体决策如何受到其社交网络邻居的影响，以及这种局部互动如何在宏观层面产生全局性的社会模式。合作与冲突的数学解析：合作是社会得以维系的基石，而冲突则是社会演化中的常态。本书将深入剖析：囚徒困境及其变种：经典博弈模型在不同社会情境下的应用，以及如何通过重复互动、声誉机制、惩罚与奖励等手段来促进合作。风险传播与社会信任：构建模型解释风险（如疾病、谣言）如何在社会网络中传播，以及信任在应对风险和维系合作中的关键作用。资源分配与公平性：探讨在有限资源分配场景下，个体如何做出选择，以及不同分配机制（如平均分配、能力分配、需求分配）对社会稳定和合作的影响。文化与规范的演化：文化和规范是社会演化的重要驱动力，它们塑造了人们的认知和行为。本书将审视：文化传播模型：使用传染病模型、马尔可夫链等方法，模拟文化特质（如信仰、习俗、技术）在人群中的传播过程。社会学习与创新：分析个体如何通过学习和创新来产生新的文化元素，以及这些新元素如何与现有文化互动并影响社会演化。规范的形成与执行：探讨社会规范如何形成、维持和改变，以及社会压力、声誉和惩罚机制在规范执行中的作用。复杂社会系统建模：随着模型复杂度的提升，我们将引入更强大的建模工具：基于智能体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）：模拟大量具有自主行为的个体（智能体）在预设环境中的互动，观察涌现出的宏观社会现象。复杂性科学视角：从涌现、自组织、反馈回路等概念出发，理解社会系统的非线性、不可预测性和适应性特征。大数据与计算社会科学：探讨如何利用海量社会数据（如社交媒体、交易记录）来验证模型、发现新的社会规律，并进行预测性分析。目标读者：本书适合对数学在社会科学中的应用感兴趣的研究者、学生和从业人员。无论是社会学家、经济学家、心理学家、政治学家，还是计算机科学家、数学家，只要希望以量化和系统化的方式理解社会现象，都能从本书中获得启发。我们假定读者具备一定的数学基础，但会循序渐进地引导读者掌握所需的建模工具。本书特色：理论与实践并重：每一章都将数学模型与具体的社会问题相结合，通过实例加深理解。前沿性与创新性：涵盖了当前社会演化建模领域的最新进展和研究方向。系统性与启发性：提供了一个学习和应用数学模型分析社会现象的全面框架，鼓励读者探索自己的研究问题。通过本书，您将能够掌握一套强大的分析工具，以全新的视角审视和理解社会的过去、现在与未来。