Dynamic Systems of Development pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice-Hall

作者:Paul Van Geert

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-08-03

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780745011363

丛书系列:

图书标签:

• 发展系统
• 动态系统
• 复杂性
• 自组织
• 演化
• 生物学
• 认知科学
• 心理学
• 网络科学
• 建模

复杂系统建模与分析：理论、方法与应用 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探索复杂系统的建模、分析、控制与优化技术。它不仅涵盖了经典系统的理论基础，更侧重于现代工程、生物、经济和社会科学领域中，由相互作用、非线性和涌现行为所定义的复杂系统的处理方法。本书的结构旨在引导读者从基础概念逐步过渡到前沿研究，确保读者能够掌握处理实际复杂问题的工具箱。 --- 第一部分：复杂系统的基础理论与数学工具 本部分奠定了理解复杂系统的理论基石，侧重于必要的数学框架和系统分类。 第一章：复杂性的概念界定与系统分类 本章首先对“复杂性”进行严格的学术定义，区分了仅仅是“多变量”与真正具有“涌现性”和“自组织性”的复杂系统。我们将探讨系统的层次结构、反馈机制（正反馈与负反馈）在系统行为中的核心作用。深入分析了线性与非线性系统的根本差异，强调在复杂系统中，非线性是产生非预期行为和适应性的关键。系统分类将涵盖：集中式与分布式系统、确定性与随机性系统、以及具有时间延迟的系统。 第二章：动力学系统理论回顾与扩展 虽然本书聚焦于复杂性，但对经典动力学系统的回顾是必要的。本章回顾了常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）作为连续时间系统描述工具的基础知识。重点扩展到离散时间系统（映射）在描述迭代过程和时间序列中的应用。我们将引入相空间、吸引子、极限环等核心概念，并用几何视角来理解系统的长期演化。对于复杂系统特有的“混沌”现象，本章将详细分析李雅普诺夫指数、分岔理论在系统状态转变中的角色。 第三章：随机过程与噪声对系统行为的影响 在现实世界中，许多系统演化受到不可避免的随机扰动。本章深入探讨了随机微分方程（SDE）在建模受噪声影响的复杂系统中的应用，例如金融市场的波动或生态系统中的随机死亡率。内容包括马尔可夫过程、布朗运动、维纳过程的性质。更重要的是，本章将分析噪声如何与非线性系统相互作用，可能导致从稳定态到混沌态的转变（随机共振），或相反地，稳定原本不稳定的系统。 第四章：网络科学与图论在系统结构中的应用 现代复杂系统往往表现为相互连接的结构。本章将网络科学作为分析系统拓扑结构的核心工具。内容包括图论的基础概念（节点、边、路径、连通性），以及对复杂网络类型的分类：随机网络（Erdos-Renyi）、小世界网络（Watts-Strogatz）和无标度网络（Barabasi-Albert）。我们将研究中心性度量（介数、度中心性）如何影响信息流和级联故障的传播。这一部分为后续的耦合系统分析打下结构基础。 --- 第二部分：复杂系统的建模范式与分析方法 本部分将介绍处理不同类型复杂系统的具体建模和分析技术，强调计算和实验方法的结合。 第五章：基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM） 当系统的整体行为源于大量独立个体之间的局部交互时，ABM成为首选范式。本章详细阐述了ABM的构建流程：定义主体（Agent）的属性、行为规则、环境设置以及交互机制。我们将通过经典的“隔离模型”（Schelling's Segregation Model）和交通流模型等实例，展示如何从微观规则中涌现出宏观模式。本章还将讨论ABM的验证、确认（V&V）以及与数据驱动模型的融合。 第六章：统计物理方法与平均场理论 对于大规模、高度连接的系统，精确求解每个个体行为是不可行的。平均场理论提供了一种降维方法，将复杂的相互作用近似为与平均场（或环境）的相互作用。本章将介绍伊辛模型（Ising Model）及其在相变分析中的应用。随后，扩展到更一般的非平衡态统计力学方法，用于分析非平衡稳态和能量耗散在开放系统中的意义。 第七章：降维、尺度分离与有效模型构建 复杂系统的维度通常极高，需要有效的降维策略。本章关注如何识别和提取系统的主导动力学。我们将介绍慢/快流分离（Multiple Time Scales）、奇异摄动理论在处理时间尺度差异大时的应用。此外，还将深入探讨降维的计算技术，例如基于非线性主成分分析（PCA）和流形学习（Manifold Learning）来提取系统的内在低维流形。 第八章：信息论与系统复杂性的量化 信息论为量化系统的组织程度和信息处理能力提供了强大的框架。本章将应用香农熵来衡量系统的不确定性。重点讨论互信息（Mutual Information）和传递熵（Transfer Entropy），后者是分析系统间因果关系和信息流方向的利器，尤其适用于时间序列分析。我们将解释复杂性度量，如有效复杂性（Effective Complexity）和信息瓶颈原理，如何帮助我们理解系统的功能性。 --- 第三部分：复杂系统的控制、优化与应用前沿 本部分将焦点转向如何干预、控制和优化复杂系统，并探讨其在关键工程和社会科学领域的实际应用。 第九章：适应性控制与鲁棒性设计 对于具有不确定性和时变特性的复杂系统，传统的线性控制器往往失效。本章重点介绍适应性控制策略，如基于模型的自整定控制器和基于模型参考的自适应控制（MRAC）。此外，我们将探讨系统鲁棒性（Robustness）的设计，如何确保系统在部分元件失效或环境剧烈变化时仍能维持基本功能，包括冗余设计和拓扑重构的理论。 第十-：最优控制与分布式决策 当系统涉及多个相互作用的决策者时，我们需要研究博弈论与最优控制的交叉领域。本章将介绍纳什均衡在系统稳定分析中的作用。针对分布式优化问题，我们将探讨如何设计机制，使得各个主体通过局部信息和局部激励实现全局最优目标（例如，智能电网的负荷平衡）。 第十一-：级联故障分析与系统韧性（Resilience） 在基础设施、生态系统和金融网络中，局部故障可能通过连接传播，导致灾难性的系统级崩溃。本章侧重于级联故障的动力学建模，包括阈值模型和依赖性分析。韧性（Resilience）被定义为系统吸收干扰、维持核心功能并快速恢复的能力。我们将探讨如何通过结构优化（如增加冗余或去中心化）来增强系统的韧性。 第十二-：前沿交叉应用案例研究 本章将理论工具应用于当前热门的研究领域： 1. 生物系统动力学： 基因调控网络中的振荡器设计与稳态分析。 2. 交通与城市系统： 动态交通流的拥堵预测与主动干预策略。 3. 社会经济系统： 传染病传播模型的网络依赖性分析及干预政策的效力评估。 总结： 本书的最终目标是为研究人员、工程师和高级学生提供一个统一的框架，使他们能够驾驭现代科学和工程中遇到的复杂性挑战。通过掌握这些理论和方法，读者将能够有效地识别、建模和设计出更稳定、更具适应性的系统。本书强调理论的严谨性与计算实现的可行性相结合，为读者在跨学科研究中建立坚实的分析基础。

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