第一推动丛书·综合系列:复杂

第一推动丛书·综合系列:复杂

研究复杂系统的通识著作

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作品简介

蚂蚁在组成群体时为何会表现出如此的精密性和具有目的性?数以亿计的神经元是如何产生出像意识这样极度复杂的事物?是什么在引导免疫系统、互联网、全球经济和人类基因组等自组织结构?这些都是复杂系统科学尝试回答的迷人而令人费解的问题的一部分。

理解复杂系统需要有全新的方法.需要超越传统的科学还原论,并重新划定学科的疆域。借助于圣塔菲研究所的工作经历和交叉学科方法,复杂系统的前沿科学家米歇尔以清晰的思路介绍了复杂系统的研究,横跨生物、技术和社会学等领域,并探寻复杂系统的普遍规律,与此同时,她还探讨了复杂性与进化、人工智能、计算、遗传、信息处理等领域的关系。

梅拉妮·米歇尔(MelanieMitchell),研究复杂系统的前沿科学家,美国波特兰州立大学计算机科学教授,圣塔菲研究所客座教授。译者介绍:

译者:唐璐,博士,毕业于中国科学院数学与系统科学研究院,现任教于湖南大学。

作品目录

载入中

热门划线

  1. 复杂系统加以定义:复杂系统是由大量组分组成的网络,不存在中央控制,通过简单运作规则产生出复杂的集体行为和复杂的信息处理,并通过学习和进化产生适应性。[有时候会对复杂适应系统(在其中适应性扮演重要角色)和复杂非适应系统(比如飓风或湍流)加以区分。在书中讨论的大部分系统都是适应性的,我不再区分。]8 人
  2. 复杂系统试图解释,在不存在中央控制的情况下,大量简单个体如何自行组织成能够产生模式、处理信息甚至能够进化和学习的整体。3 人
  3. 复杂性科学的核心问题是:涌现和自组织行为是如何产生的。3 人
  4. 虽然混沌系统的具体变化无法预测,在大量混沌系统的普适共性中却有一些“混沌中的秩序”,例如通往混沌的倍周期之路,以及费根鲍姆常数。因此虽然在细节上“预测变得不可能”,在更高的层面上混沌系统却是可以预测的。3 人
  5. 西拉德(图3.2)是第一个将熵与信息联系起来的人,这个关联后来成了信息论的基础和复杂系统的关键思想。西拉德写了一篇题为“热力学系统在智能生物的干预下的熵的减少”的著名论文,文中西拉德认为测量过程(小妖要通过测量获取“比特”信息,比如趋近的分子速度是慢是快)需要能量,因此必然会产生一定的熵,数量不少于分子变得有序而减少的熵。这样由箱子、分子和小妖组成的整个系统就仍然遵守热力学第二定律。3 人
  6. 具有涌现和自组织行为的系统2 人
  7. 牛顿发明了微积分,而庞加莱为了解决这个问题也创建了一个新的数学分支—代数拓扑(algebraic topology)。拓扑学是几何学的扩展,正是在研究三体问题的几何结果的过程中,庞加莱发现了对初始条件的敏感依赖性。2 人
  8. 事实上逻辑斯蒂映射还被用来在计算机中生成伪随机数。2 人
  9. 许多复杂系统学家用信息的概念来刻画和度量有序和无序、复杂性和简单性。免疫学家科恩(Irnm Cohen)曾说,“复杂系统比简单系统更能接收、存储和利用信息。”经济学家贝哈克(Eric Beinhocker)写道,“进化不仅只会用DNA耍把戏,对所有能处理和存储信息的系统也可以。”物理学家盖尔曼(Murray Gell-Mann)在讨论复杂系统理论时则说,“虽然它们的物理属性很不相同,它们处理信息的方式却是类似的。这个共性也许是对它们进行研究最好的起点。”2 人
  10. 热力学第二定律被认为是定义了“时间之箭”,因为它证明了存在时间上不可逆的过程(比如,热量自发地回到你的冰箱,并转化成电能进行制冷)。“未来”可以定义为熵增的时间方向。2 人

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