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出版者:

作者:王麦成

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页数:0

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价格:30.00元

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isbn号码:9787534936968

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• 医药营销
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复杂系统中的信息交互与涌现行为：基于多主体模型的方法论探析 图书简介 本书深入探讨了复杂系统领域的前沿理论与方法，聚焦于信息在异构主体间的传播、转化及其导致的宏观涌现现象。全书以多主体模型（Agent-Based Modeling, ABM）作为核心分析工具，系统梳理了从微观个体行为规则设计到宏观系统动态演化的完整建模流程与验证框架。本书旨在为跨学科研究人员，特别是社会科学、物理学、计算机科学及工程领域的研究者，提供一套严谨而实用的复杂性科学分析工具箱。 第一部分：复杂系统的基础理论与建模范式 第一章：复杂性科学的哲学基础与研究范畴 本章首先界定了“复杂系统”的概念，区别于传统的线性、可分解系统。重点阐述了复杂系统研究的四大核心特征：非线性、反馈、自组织与涌现。通过回顾经典案例，如元胞自动机、布尔网络，为后续的ABM建立理论基石。深入分析了还原论与整体论在理解复杂现象时的局限性，强调了涌现作为复杂性研究的核心挑战。讨论了信息熵、自信息量在衡量系统复杂性中的作用，为量化复杂性提供了初步指标。 第二章：信息科学与复杂网络理论的交汇 本章详细阐述了信息如何在网络结构中流动和被解释。首先回顾了经典网络理论（如随机网络、小世界网络、无标度网络）的拓扑特性及其对信息传播速率的影响。随后，引入了信息论在网络分析中的应用，包括互信息、条件熵在识别网络中关键节点（Hubs）和社团结构（Communities）上的效力。特别关注了带有时空延迟的动态网络模型，探讨了网络拓扑演化（如优先连接机制）如何塑造信息流的非对称性与鲁棒性。 第三章：多主体模型（ABM）的构建与理论基石 本章是全书的方法论核心。首先，详细解析了ABM与传统宏观方程模型（如微分方程）在处理异质性、空间依赖性和动态适应性方面的优势与劣势。构建ABM需遵循的“四要素”——主体（Agents）、环境（Environment）、交互（Interactions）和时间（Time）——被系统性地分解阐述。讨论了主体内部状态表示的粒度选择，从纯粹的有限状态机到基于认知架构（如BDI模型）的复杂决策单元设计。重点介绍了如何将非线性反馈机制嵌入到个体的决策规则中，以捕捉局部交互产生的非预期后果。 第二部分：信息交互的微观机制与动态演化 第四章：信息传播的社会动力学模型 本章侧重于信息在社会网络中的扩散机制。引入了基于SIR/SIS模型的ABM变体，探讨了“意见领袖”的识别与建模，以及信息（无论是谣言还是知识）的衰减、遗忘和抗性机制。详细分析了同质性（Homophily）和异质性（Heterophily）对信息传播速度和覆盖率的影响。通过引入“认知失调”或“信念更新”的微观心理学规则，模拟了信息被接受或拒绝的阈值效应，展示了群体极化（Polarization）现象的涌现路径。 第五章：适应性学习与决策的建模 本章深入研究了主体如何通过与环境和其他主体的交互来调整自身策略。重点分析了基于强化学说（Reinforcement Learning, RL）的个体学习规则在ABM中的实现，特别是Q-learning和SARSA在模拟经济行为、资源分配等场景中的应用。探讨了“模仿学习”和“声誉机制”如何作为重要的社会强化信号，加速或稳定某些集体行为的出现。通过对比不同学习率和记忆长度对系统稳定性的影响，揭示了适应性对复杂系统稳定性的双重作用——既是创新的驱动力，也可能是危机的触发器。 第六章：空间异质性与信息传播的地理约束 本章强调了物理空间或抽象空间结构对信息流动的约束和塑造作用。介绍了格点模型、基于网络的模型以及连续空间模型的适用性。重点分析了“地理邻近性偏好”如何与“网络连接偏好”相互作用，影响集聚效应（Clustering）。通过案例研究，如疾病传播模型（SEIR）在具有通勤模式的动态网络中的应用，展示了如何通过空间结构设计来控制或预测宏观扩散速度与空间分布模式。 第三部分：宏观涌现的测量、验证与应用 第七章：复杂系统涌现特征的量化分析 涌现是复杂系统分析的终极目标。本章聚焦于如何从海量的个体模拟数据中提取有意义的宏观特征。讨论了时间序列分析技术，如Hurst指数、非线性关联维数，用于识别系统在相变前后的长期记忆和分形特性。重点介绍了“序参量”（Order Parameters）的概念及其在识别相变点（如相变、崩溃点）中的应用。此外，还探讨了网络指标（如模块度、中心性分布的动态变化）作为涌现状态指示器的潜力。 第八章：模型校准、敏感性分析与有效性检验 严格的科学研究要求模型具备可验证性。本章详细阐述了ABM的验证与确认（Verification and Validation, V&V）流程。验证部分侧重于模型内部逻辑的一致性检查，包括确定性检验与参数空间探索。确认部分则关注模型与真实世界观测数据（时间序列、截面数据）的拟合优度。详细介绍了敏感性分析（Sensitivity Analysis）的方法，用以确定哪些微观参数对宏观结果具有支配性影响，从而指导实证研究的焦点选择。 第九章：复杂系统理论的应用前沿 本章将前述方法论应用于当前研究热点领域。探讨了金融市场的异质性交易者模型（如基于有限理性预期的ABM），分析了闪电崩盘（Flash Crashes）的涌现机制。在环境科学领域，考察了农民（主体）在不确定政策环境下的资源管理决策与区域生态系统的反馈耦合。最后，讨论了ABM在城市规划与交通流模拟中的潜力，特别是如何利用个体导航策略的微观调整来优化宏观交通效率。 全书风格严谨，数学推导与计算实验并重，旨在为读者提供一套扎实的复杂系统分析工具，使之能够设计、运行并解释基于主体的复杂性模拟，深刻理解信息交互如何驱动世界万物的动态演化。

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