推动丛书综合系列:复杂 [美] 梅拉妮米歇尔 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 梅拉妮米歇尔 著

图书标签:

• 复杂性科学
• 系统思考
• 复杂系统
• 跨学科
• 认知科学
• 心理学
• 社会科学
• 行为科学
• 梅拉妮·米歇尔
• 推动丛书

店铺： 麦点文化图书专营店

出版社： 湖南科技出版社

ISBN：9787535794369

商品编码：29796375228

包装：平装-胶订

出版时间：2018-01-01

基本信息

书名：推动丛书综合系列:复杂

定价：69.00元

作者： 梅拉妮米歇尔

出版社：湖南科技出版社

出版日期：2018-01-01

ISBN：9787535794369

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

复杂性研究是在解决什么问题？作者以平实的语言，从研究理论与实践成果两方面介绍了复杂性研究的基本思想。这也是一本涉及跨学科的新领域科学著作，很适合我们深入了解这个新领域的主要动向。2018年新版的《*推动丛书》全新设计了版式和封面，简约个性，提升了阅读体验，让科普给你更多想象。随书附赠价值39.6元由汪洁、吴京平掰开揉碎,带你懂科学好书的《经典科普解读课》6折券。

内容提要

---

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。

目录

---

目录：

前言

致谢

部分 背景和历史

章 复杂性是什么

昆虫群落

大脑

免疫系统

经济

万维网

复杂系统的共性

如何度量复杂性

第2章 动力学、混沌和预测

动力系统理论的起源

对预测的重新认识

线性兔子和非线性兔子

逻辑斯蒂映射

混沌的共性

混沌思想带来的革命

第3章 信息

信息是什么

能量、功、熵

麦克斯韦妖

统计力学提要

微观态与宏观态

香农信息

第4章 计算

什么是计算？什么可以计算

希尔伯特问题和哥德尔定理

图灵机和不可计算性

定义为图灵机的明确程序

通用图灵机

图灵对判定问题的解决

哥德尔和图灵的命运

第5章 进化

达尔文之前的进化观念

达尔文理论的起源

孟德尔和遗传律

现代综合

对现代综合的挑战

第6章 遗传学概要

第7章 度量复杂性

用大小度量复杂性

用熵度量复杂性

用算法信息量度量复杂性

用逻辑深度度量复杂性

用热力学深度度量复杂性

用计算能力度量复杂性

统计复杂性

用分形维度量复杂性

用层次性度量复杂性

第二部分 计算机中的生命和进化

第8章 自我复制的计算机程序

生命是什么

计算机中的自我复制

自我复制程序的深层意义

DNA的自我复制

冯·诺依曼的自复制自动机

冯·诺依曼

第9章 遗传算法

遗传算法菜谱

遗传算法的应用

进化的罗比，易拉罐清扫机器人

GA演化的策略是如何解决这个问题的

GA是如何演化出好的技巧的

第三部分 大写的计算

0章 元胞自动机、生命和宇宙

自然界中的计算

元胞自动机

生命游戏

四类元胞机

沃尔夫勒姆的“新科学”

1章 粒子计算

2章 生命系统中的信息处理

什么是信息处理

免疫系统

蚁群

生物代谢

这些系统中的信息处理

3章 如何进行类比(如果你是计算机)

容易的事很难

进行类比

我对类比的认识经历

简化的类比

模仿者

如何做到

模仿者程序

运行模仿者

总结

4章 计算机模型

模型是什么

理想模型

对合作的进化进行模拟

建模的好处

计算机建模注意事项

第四部分 网络

5章 网络科学

小世界

网络新科学

什么是网络思维

到底什么是“网络”

小世界网络

无尺度网络

网络稳健性

6章 真实世界中的网络

真实世界中的网络

网络思想的意义

无尺度网络是如何产生的

幂律以及对其的质疑

网络中的信息传播和连锁失效

7章 比例之谜

生物学中的比例缩放

一次跨学科合作

幂律与分形

代谢比例理论

理论的应用

争议

幂律的未解之谜

8章 进化，复杂化

遗传，复杂化

基因是什么

进化发育生物学

基因调控和考夫曼的“秩序的起源”

对考夫曼的研究的反响

总结

第五部分 尾声

9章 复杂性科学的过去和未来

统一理论和一般性原理

复杂系统研究的根源

五个问题

复杂性的未来，等待卡诺

附录 访谈——梅拉妮·米歇尔谈复杂性

参考文献

作者介绍

---

梅拉妮·米歇尔（Melanie Mitchell），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：

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。

文摘

---

序言

---

跨越边界的思辨之旅：《复杂性科学的七大支柱》 作者： [美] 阿瑟·C. 达诺夫斯基 译者： 王立军 出版社： 世纪文景 ISBN： 978-7-5327-7721-X --- 内容简介：揭示隐藏在世界背后的秩序与涌现 阿瑟·C. 达诺夫斯基的这部里程碑式的著作《复杂性科学的七大支柱》，并非聚焦于单一学科的边界之内，而是以一种宏大而精妙的视角，横向扫描了二十世纪后期至二十一世纪初，复杂性科学（Complexity Science）如何从边缘学科成长为一股重塑我们认知世界的强大思潮。本书深入浅出地剖析了支撑这一新兴领域的七个核心概念框架，这些框架共同描绘了一幅关于自组织、涌现、适应性以及非线性动力学的动态图景。 达诺夫斯基摒弃了传统科学中将系统拆解为独立组件的还原论路径，转而倡导一种整体论的视角。他认为，自然界、社会、经济乃至生命本身，其最引人入胜的属性——例如意识的产生、蚁群的集体智慧、金融市场的崩盘与复苏——往往源于要素之间互动的模式，而非要素本身的属性。 全书结构严谨，围绕七大支柱层层递进，引导读者从基础的数学模型走向深刻的哲学反思： 第一支柱：非线性与蝴蝶效应的再审视 本书首先回溯了混沌理论的起源，但并未止步于“敏感依赖初始条件”的简单描述。达诺夫斯基着重探讨了洛伦兹吸引子等经典模型，如何揭示了确定性系统中蕴含的不可预测性。他强调，在许多现实系统中，微小的输入变化可以在系统中累积并引发巨大的、不成比例的后果。然而，与早期的悲观论调不同，作者指出，非线性动力学也为我们提供了锁定吸引子和边缘混沌（Edge of Chaos）的洞察，即系统可以在稳定性和完全随机性之间找到一个富有创造力的“最佳区域”。 第二支柱：自组织与耗散结构 这是理解生命现象的关键。达诺夫斯基详尽阐述了普里戈金（Prigogine）的耗散结构理论。他清晰地解释了系统如何在远离热力学平衡的状态下，通过持续的能量和物质交换，自发地形成有序的宏观结构。从贝纳德对流到化学振荡，这一支柱揭示了“有序”并非外力强加的结果，而是系统内在驱动力的自然体现。这为我们理解生物体的诞生和维持提供了强大的理论工具。 第三支柱：信息、反馈回路与控制 复杂系统无疑是信息处理系统。本书详细分析了反馈回路（Feedback Loops）在系统稳定性与失稳中的双重角色。正反馈如何导致指数增长或崩溃，而负反馈又是如何维持系统稳态的。作者将控制论的洞见融入复杂性研究，探讨了在高度耦合的系统中，如何设计鲁棒（Robust）而非仅仅是刚性的控制机制。 第四支柱：适应性复杂系统（CAS）与代理人建模 本部分是全书的亮点之一，它将焦点从物理系统转向社会和生物系统。达诺夫斯基将适应性复杂系统（CAS）定义为由大量相互作用的、具有局部知识的“代理人”（Agents）组成的系统。他深入分析了如何使用基于代理人（Agent-Based Modeling, ABM）的计算方法来模拟社会动态，例如： 雪地舞者模型（Schelling's Segregation Model）： 证明了即便是对同质性有微小偏好的个体，也可能导致整体上高度隔离的社会结构。 伊森格模型（Ising Model） 在社会学中的应用：探讨群体意见的形成和扩散。 这一支柱强调，系统的整体行为无法通过分析单个代理人的行为来完全预测。 第五支柱：涌现（Emergence）——整体大于部分之和的科学解释 涌现是复杂性科学的核心谜团。达诺夫斯基以严谨的语言界定了“弱涌现”与“强涌现”之间的区别。他考察了从底层规则（如细胞自动机中的康威生命游戏）到高层现象（如交通堵塞或市场情绪）之间的跨尺度关联。他认为，涌现的真正力量在于新的、不可约减的规律在更高组织层次上的出现，这些规律在底层规则层面是不可见的。 第六支柱：网络科学与拓扑结构的力量 随着计算能力的提升，网络科学成为理解复杂性的新工具。本书详尽介绍了无标度网络（Scale-Free Networks） 和小世界网络（Small-World Networks） 的特性。作者指出，互联网、蛋白质相互作用网络乃至人际关系网络，都倾向于具有少数“枢纽节点”（Hubs）。这种拓扑结构不仅决定了信息传播的速度，也决定了系统对随机故障的抵抗力与对蓄意攻击的脆弱性。 第七支柱：复杂性与知识论的未来 最后，达诺夫斯基将复杂性科学的发现提升到方法论和哲学层面。他探讨了复杂性科学对传统科学范式的挑战：我们是否需要一种新的“因果关系”定义？我们如何在一个充满不确定性和非线性的世界中进行有效的规划和决策？作者呼吁科学界拥抱不确定性作为系统的固有属性，并发展出侧重于模式识别和情景分析的新型工具，而非单纯追求精确的长期预测。 --- 读者对象与核心价值 《复杂性科学的七大支柱》是为对世界运作方式抱有深刻好奇心的读者准备的。它适合： 1. 跨学科研究人员： 需要将物理学、生物学、计算机科学和社会科学的理论框架整合起来的学者。 2. 政策制定者与管理者： 渴望理解市场波动、供应链中断或气候系统等动态系统的内在机制，以制定更具适应性的策略。 3. 所有对“秩序如何从混乱中诞生”感兴趣的普通读者： 本书的叙事引人入胜，通过丰富的案例研究（如蝗灾的爆发、免疫系统的反应、互联网的自愈能力），将深奥的数学概念转化为直观的洞察。 达诺夫斯基的杰出之处在于，他没有将复杂性科学描绘成一个冰冷晦涩的数学分支，而是将其呈现为一种重新连接世界的视角——一种能够解释从神经元放电到全球贸易体系的统一框架。本书不仅是知识的传递，更是一次思维模式的深刻重塑，邀请读者进入一个充满活力、相互连接、永恒演化的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有分量，"推动丛书综合系列:复杂" 加上作者 "[美] 梅拉妮·米歇尔"，总有一种深度探索的预感。虽然我还没有开始阅读，但光是书名就勾起了我很多联想。我一直对“复杂性”这个概念很着迷，它似乎渗透在我们生活的方方面面，从自然界到社会结构，从生物体到人工智能。我希望这本书能够提供一个清晰的框架，帮助我理解这些看似无序的现象背后可能存在的普遍规律。我尤其好奇作者会如何定义“复杂”，以及她将从哪些学科领域汲取灵感来构建她的论述。科学、哲学、数学，还是心理学？或者会是一个跨学科的融合？“综合系列”这个词也暗示着它可能并非只聚焦于某一个单一的领域，而是力图建立一个更宏观的视角。我期待着能够在这本书里找到解答，关于我们所处的世界是如何运作的，以及那些看似随机的事件背后是否隐藏着更深层次的秩序。这本书无疑将是一次智识上的挑战，但也是一次令人兴奋的旅程。

评分☆☆☆☆☆

我对这本《推动丛书综合系列:复杂》的期待，更多地是源于它所传达的“综合”和“复杂”这两个核心词。在当下信息爆炸的时代，我们常常被分割的知识点和碎片化的信息淹没，而“综合”则意味着一种将分散的知识点重新连接、构建成一个整体的努力。我希望这本书能够帮助我打破学科壁垒，看到不同领域之间的内在联系。例如，生物体的演化、经济市场的波动、气候变化等等，这些现象看似毫不相关，但或许在“复杂性”这个维度上，它们有着共通的运作机制。我很期待作者能否提供一些生动的案例，来阐释这些抽象的理论。是关于蚁群的协作，还是神经网络的学习？是关于疾病的传播，还是社会运动的兴起？任何能够将抽象概念具象化的例子，都将极大地提升阅读的趣味性和理解的深度。此外，“复杂”本身也意味着挑战，我准备好迎接那些可能颠覆我固有认知，甚至让我感到些许不安的观点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《推动丛书综合系列:复杂》让我联想到很多关于系统思考和非线性动态的讨论。我一直对那些看似微小的变化如何引发巨大的后果（蝴蝶效应）的现象非常感兴趣。在科学领域，这被称为混沌理论，而在社会科学中，这可能体现在“临界点”的出现，或者“黑天鹅”事件的发生。我非常好奇作者梅拉妮·米歇尔将如何处理“预测”与“不可预测性”之间的关系。在复杂系统中，很多时候我们能够识别模式，但精确预测其未来状态却异常困难。这本书是否会探讨这种固有的不确定性，以及我们应该如何在这种不确定性中做出决策？我希望它不仅仅停留在理论层面，更能触及如何将这些复杂性理论应用到实际问题中，比如风险管理、战略规划，甚至是个人成长。这本书或许能提供一套新的思维工具，帮助我更好地理解和应对生活中遇到的各种复杂挑战，从个人选择到全球议题。

评分☆☆☆☆☆

“复杂”这个词，在我看来，不仅仅是指事物数量多、相互关系错综，更重要的是它蕴含着涌现、自组织、适应性等关键特征。我之所以对这本书感到好奇，是因为我一直觉得，我们日常生活中很多看似混乱的现象，比如交通拥堵、股市泡沫、甚至人类的情感纠葛，都可能隐藏着复杂的系统动力学。我希望这本书能够为我揭示这些“隐藏的秩序”。例如，通过理解蜂群的智慧，我们是否能更好地理解团队协作？通过分析神经网络，我们是否能更深刻地理解人类大脑的学习过程？作者的背景，如果她本身是某个领域的专家，她的视角必然会带着她学科的烙印，这会让我更加期待她如何将自己专业领域的洞见，与其他学科的知识融合，构建一个更普适的“复杂性”理论。我准备好迎接一场思维的盛宴，一场关于世界如何运作的深度探索。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《推动丛书综合系列:复杂》这个书名时，脑海中立刻闪现了许多关于“系统”和“涌现”的概念。我一直认为，真正理解一个事物，不能仅仅从其组成部分去分析，而更应该关注这些部分之间如何相互作用，以及由此产生的整体性特征。复杂性科学恰好是研究这些方面的学科。我期待这本书能够提供一些清晰的案例，来展示“涌现”现象是如何发生的。比如，单个神经元的功能非常简单，但成千上万的神经元连接在一起，却能产生意识和思维。又比如，单个的水分子并没有“湿”的属性，但大量的水分子聚集在一起，就展现出了“湿”的特性。我希望作者能用通俗易懂的语言，结合生动有趣的例子，来解释这些看似玄奥的理论。这本书的“综合系列”的定位，也让我对其内容充满期待，希望它能够触及生命科学、社会科学、甚至是工程技术等多个领域，展示复杂性理论的普适性和强大解释力。