复杂系统与复杂性科学

当前复杂系统研究的几个方向中科大复杂性研究小组摘要：复杂系统与复杂性科学，被誉为二十一世纪的科学，是吸引跨学科广泛注意的新型交叉科学。

特别地，最近复杂网络的快速发展，掀起了复杂性科学研究新一轮的高潮。

复杂网络作为复杂系统各组元相互作用的最简单的抽象，对网络结构的研究，有望为理解复杂系统组织演化和功能形成的基本机制提供帮助。

本文以复杂网络为重点，概述了近期相关研究的前沿重点，另外，也介绍了最近复杂系统研究的一些新方向，包括人类动力学和信息物理学。

关键词：复杂系统、复杂性科学、复杂网络、人类动力学、信息物理学中图分类号：N94文献标识码：A0.引言复杂性科学，复杂系统的模型与行为，复杂网络的结构、功能和动力学的研究是从上一世纪末以来所出现的科学研究的新热点。

特别是复杂网络，吸引了国内外越来越多的科学工作者的注意[1]。

这里的研究方法是把各种各样复杂系统简化为节点以及连接节点的边的集合。

节点代表系统的基本单元，边代表各个单元之间的相互作用。

每个节点和每条边的性质都可以加上称为“权重”和“强度”的更多的描述。

对于复杂系统，这是一种合适的、抓住本质的抽象，因此已经取得了许多瞩目的成就。

复杂网络研究的起源可以追溯到数学中的随机图论，而由于物理学家的介入，基于数十年来现代统计物理方法、非线性动力学和复杂性科学所取得的重要新进展，对于复杂网络的研究近年来有重大突破，取得丰硕成果，并广泛应用于可把研究对象看作网络的各个科学技术领域，例如道路交通运输网、航空线网、电力网、互联网、万维网、神经网络、生物中的蛋白－蛋白相互作用网和基因调控网络、各种通讯网络、各种社会网络、科学家合作网、科学期刊引文网，……等等。

通过最近几年来对于各种不同复杂网络的结构、功能和动力学的研究，人们已经对于广泛的复杂系统的行为和基本规律获得前所未有的理解，并在实际的工业技术层面上付诸应用[2-8]。

毋庸讳言，人类对于复杂系统的认识和理解还只是万里长征刚刚走出第一步。

复杂系统及其复杂性科学概述
什么是复杂系统?复杂系统是指以大量和多种规律性和情境相关的元
素为组成部分的系统，它具有自组织性、非线性性、不可预知性和层次性
等特点。

复杂系统具有多样性、多元性和多强度的特征，是一种复杂的动
态系统，其结构和功能在时间上既不是稳定的也不是静态的，而是多变的。

复杂性科学是一门研究复杂系统的学科，它研究如何应用系统思维来
理解复杂现象，以及如何改善复杂系统以实现高效率和可持续的发展。

复
杂性科学的研究方法不仅关注如何把大量综合数据组织分析，还关注如何
在复杂系统中引入新的变量，改变其结构，改变其行为模式，影响其功能。

随着复杂性科学的发展，现在已经发展出许多理论和工具，可以帮助我们
理解和管理复杂系统，比如网络分析、复杂系统模型、异构系统理论等。

科学涉及复杂系统的许多理论，如动力学、统计学、信息论、自然计算、分布式计算、连接学、自动控制、系统论、理论、复杂网络分析、多
尺度分析、时间序列分析、计算理论等。

这些理论提供了一个系统的框架，用来研究复杂系统的结构、行为和活动，以及它们之间的相互关系。

复杂系统、复杂性科学⽬前的问题jake复杂性科学在刚刚诞⽣的时候曾经取得了突飞猛进的发展，由于以前分散在各个领域的零散思想刚刚集合起来产⽣了不同思想之间的交叉、变异和涌现，因⽽形成了⾮常丰富的成果。

然⽽在这之后的⼗多年期间⽆论是理论的突破还是应⽤⽅法论的突破上都没有形成更⼤的突破。

在这⾥，我尝试从理论和应⽤⽅法论两个⽅⾯来指出复杂系统理论遇到的⼀些主要问题以及可能的有效解决⽅法。

1 理论⽅⾯在《复杂》⼀书中，有⼀章的名称叫作《等待卡诺特》，作者指出，当时复杂性科学所⾯临的情况就象是在热⼒学系统在18世纪⾯临的情况类似，⼈们已经积累了丰富的关于复杂系统的经验，然⽽却没有把这些经验的积累上升到⼀个⼀般理论的⾼度。

然⽽，过了⼗多年，关于复杂系统的⼀般理论仍然没有形成。

要建⽴⼀般复杂系统理论⾸先要解决复杂系统的建模与模型表⽰问题。

⽬前可⽤来充当这类⼀般模型的备选⽅案有如下⼏个：细胞⾃动机模型、受限⽣成系统、⽹络模型。

这三个模型虽然在表⾯上看略有不同，但从计算的⾓度看它们是等价的，也就是它们都⽀持图灵计算机。

可是难点是仅仅有这样的模型还远远不够，更关键的是要解决若⼲理论问题，这包括以下⼏个⽅⾯：关于计算概念的更进⼀步理解随着复杂系统和计算机模拟的深⼊研究，⼈们已经逐渐意识到了计算这个更加根本的概念。

早在20世纪30年代图灵通过建⽴图灵机的模型就已经从理论上解决了计算的本质这个问题。

⽬前⼀切关于复杂系统的计算模拟系统实际上都不会逃过图灵机这个通⽤模型。

实际上⽆论是细胞⾃动机，还是动态⽹络或者其他各式各样的计算系统都与图灵机等价。

因此，⾄少从模型这个⾓度来讲，⼈们已经可以⽤⼀种更加⼀般的视⾓来看待问题。

然⽽，仅仅具有这样的视⾓是不够的。

最原始的图灵机模型仅仅能够完成⼀些机械是的简单运算。

然⽽当我们把若⼲图灵机组成到⼀起构成系统的时候更⾼⼀个层次的图灵机作为系统层的个体出现了，虽然这个⾼层的个体仍然是图灵机，但是它的功能从本质上已经不同于原始粗糙简单的图灵机了。

复杂系统本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来吧！复杂系统是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。

复杂系统是相对时代以来构成科学事业焦点的简单系统相比而言的，具有根本性的不同。

简单系统它们之间的相互作用比较弱，比如封闭的气体或遥远的星系，以至于我们能够应用简单的统计平均的方法来研究它们的行为。

而复杂并不一定与系统的规模成正比，复杂系统要有一定的规模，复杂系统中的个体一般来讲具有一定的智能性，例如组织中的细胞、股市中的股民、城市交通系统中的司机，这些个体都可以根据自身所处的部分环境通过自己的规则进行智能的判断或决策。

复杂系统简介随着新世纪的钟声响起，人类已经步入一个崭新的千年。

在这新千年来临之际，人类的科学技术不断进步，一方面科技取得了瞩目的成绩，并以前所未有的速度改变人们的生活；然而另一方面这也让更多的人迷惘了，未来的科技究竟何去何从，科学本身将如何发展？我们为什么要努力的发展科技？我们要朝哪个方向发展？所有的问题都指向了新科学：复杂系统。

有人预测，将成为21世纪的科学，因为它不仅仅从科学技术上指明了21世纪的发展方向，而且它给我们提供了一种崭新的世界观。

完美的、均衡的世界不存在了，取而代之的是复杂性的增长和混沌边缘的繁荣。

自上而下的分解分析方法曾经在几千年的科学发展中发挥了威力，然而复杂性科学却提出了一种自下而上的自然涌现方法。

数学无疑是人类理性认识自然的有力武器，然而面对庞大的，简单的数学推理不能胜任，复杂性科学开始运用来分析科学对象。

[1]复杂系统定义根据以上的描述，我们可以得到中对复杂系统的描述性定义：复杂系统（complex system）是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。

复杂系统是一个很难定义的系统，它存在于这个世界各个角落。

如此，我们也可以这样定义它:1. 不是简单系统，也不是随机系统。

2. 是一个复合的系统，而不是纷繁的系统（It's complex system not complicated.）3. 复杂系统是一个非线性系统。

复杂系统综述1.关于系统的分类通俗的讲系统可以分为三类：简单系统，随机系统，复杂系统。

简单系统，特点是元素数目特别少，因此可以用较少的变数来描述，这种系统可以用牛顿力学去加以解析。

简单系统又是可以控制的，可以预见的，可以组成的。

随机系统：其特征是元素和变量数很多，但其间的耦合是微弱的，或随机的，即只能用统计的方法去分析。

复杂系统：特征是元素数目很多，且其间存在着强烈的耦合作用。

复杂系统由各种小的系统组成，例如在生态系统中，是由各个种群，各种生物组成的。

生态系统是复杂系统的一个最好的例子。

2.复杂系统复杂性科学是在20世纪80年代中期兴起的，主要研究复杂系统和复杂性的一门科学.目前虽然还处于木萌芽状态，但已被有些科学家誉为“21世纪的科学”。

随着复杂性科学的兴起，对复杂系统的研究也越来越受到重视，国内外许多学者正致力于这方面的研究[1]。

2.1 复杂系统的定义复杂系统（complex system）是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。

复杂系统是相对牛顿时代以来构成科学事业焦点的简单系统相比而言的，具有根本性的不同。

简单系统它们之间的相互作用比较弱，比如封闭的气体或遥远的星系，以至于我们能够应用简单的统计平均的方法来研究它们的行为。

而复杂并不一定与系统的规模成正比，复杂系统要有一定的规模，复杂系统中的个体一般来讲具有一定的智能性，例如组织中的细胞、股市中的股民、城市交通系统中的司机，这些个体都可以根据自身所处的部分环境通过自己的规则进行智能的判断或决策。

根据以上的描述，我们可以得到复杂性科学中对复杂系统的描述性定义：复杂系统是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。

复杂系统有以下特性：1.智能性和自适应性这意味着系统内的元素或主体的行为遵循一定的规则，根据“环境”和接收信息来调整自身的状态和行为，并且主体通常有能力来根据各种信息调整规则，产生以前从未有过的新规则。

复杂系统理论
复杂系统理论是系统科学中的一个前沿方向。

它是复杂性科学的主要研究任务。

复杂性科学被称为21世纪的科学，它的主要目的就是要揭示复杂系统的一些难以用现有科学方法解释的动力学行为。

与传统的还原论方法不同，复杂系统理论强调用整体论和还原论相结合的方法去分析系统。

它与传统控制系统的主要区别是：1．模型：系统的模型通常用主体（agent）及其相互作用来描述，或者用演化的变结构描述。

2．目标：以系统的整体行为，如涌现（emergence）等作为主要研究目标和描述对象。

3．规律：以探讨一般的演化动力学规律为目的。

例如，幂律（power low），遗传规则，自组织临界性（Self-Organized Criticality）等。

它强调数学理论与计算机科学的结合。

原胞自动机，人工生命，人工神经元网络，遗传算法等都可看作它的虚拟实验手段。

复杂系统理论还处于萌芽阶段，它可能蕴育着一场新的系统学乃至整个传统科学方法的革命。

复杂性科学⼀⽂讲透复杂性科学及其复杂适应系统模型任何⼀个门学科在创⽴初期，都会有不同的声⾳，或⽀持，或反对，或提出⾃⼰的主张。

复杂性科学（姑且叫复杂性研究吧，免得引来⼝⾆之争），⼀个刚刚初具雏形的理论却能在⽣物界、免疫系统、社会、经济、产业、城市等给予共性⽅⾯的⼤尺度解释，可想⽽知⼀些⼈会对之充满热情，⽽⼀些⼈则极⼒反对。

什么是复杂性?这个问题看似简单，其实是最复杂、最难以回答的问题。

复杂性研究之所以产⽣，是因为⼀些研究和⼀些⾼度复杂的⾃然现象、社会发展、经济系统之间具有深刻的相似性。

这个实例包括我们⼤众所熟知的⼤脑、免疫系统、细胞、经济等，说它们相似，并不是说必然存在掌控这些不同系统的唯⼀原理，⽽是说这些系统都表现出“适应性”“类⽣命”“智能性”“⾃发涌现性”的⾏为。

复杂性科学复杂性科学是在现有的学科体系下继续追究终极的⼀个产物，所以它天然的是跨学科的、更是跨尺度的，哪怕是在复杂性科学的圣地：圣塔菲研究所，也⽆法准确的给出复杂性科学的定义；所以，学习复杂性科学，⾸先要“掌握⼀些基础学科的重要道理”，尤其是底层的、决定性的原理，然后再尝试着去从“交叉学科”中的“普遍规律”着⼿，去找到这个普遍规律与重要学科的重要道理之间的联系，才能逐渐打开视野并深⼊实践下去。

然⽽，这种研究⽅式最终⼀定会让我们在研究的过程中“脱实向虚”，最后看起来越来越像⼀个哲学家。

理解复杂性为什么要研究复杂性呢?主要原因是⽜顿机械论时代之后，⼤家已经习惯了“观察--抽象—建⽴范式--分析和预测”的循环。

但领域越来越来细分、范式越来越不稳定，这个时间⼤家惊讶的发现单⼀理论体系下衍⽣出来的范式经常受到跨学科的要素的影响，因此⼤家才⽇益重视“跨学科的底层逻辑”，期待着⼀个更基础、更稳定的底层逻辑的出现，为⼤家建⽴⼀个更稳定的认知范式。

就像互联⽹刚兴起的时候，⼤家最经常提到的⼀个词是“跨界打动”和“能消灭你的对⼿都是你平时看不见的”，其中⼀层意思就是：你现在的⾏业中的商业范式会因为另⼀个⾏业与你所在的⾏业产⽣和交集⽽被推毁。

复杂系统科学与复杂系统理论复杂系统在生活中随处可见，从社会网络到自然生态系统，从经济系统到生物系统，都存在着复杂的相互作用和非线性关系。

要了解和预测复杂系统的行为，需要掌握复杂系统科学和复杂系统理论。

复杂系统科学是一门跨学科的科学，它涵盖了计算机科学、物理学、数学、生物学等多个学科的知识。

它的基本思想是将系统看作是由许多相互作用的个体组成的，这些个体之间存在着复杂的相互作用和非线性关系。

复杂系统科学着眼于寻找这些系统中的规律和模式，并试图解释和理解它们。

复杂系统理论是研究复杂系统的行为和性质的学科。

它基于复杂性理论，可以帮助人们更好地理解和分析各种复杂系统。

复杂系统理论非常注重系统的整体性、自组织性和演化性。

它认为，系统中的每个部分都不是孤立存在的，而是相互依存，因此需要考虑整体和部分之间的相互作用。

复杂系统科学与复杂系统理论有着很大的交叉关系。

复杂系统科学侧重于探究系统中的各种现象和规律，而复杂系统理论则从理论和方法等层面上来指导和研究这些现象和规律。

复杂系统科学和复杂系统理论的结合，可以为人们提供更好的工具和方法来分析和模拟复杂系统的行为，探究其内在规律和演化趋势。

在实际应用中，复杂系统科学和复杂系统理论已经得到了广泛的应用。

例如，在交通管理方面，复杂系统科学可以帮助人们了解城市道路网络的复杂性和流量变化，以及如何优化交通流。

在经济领域，通过应用复杂系统理论，可以更好地预测市场波动和经济趋势，为政策制定和投资决策提供指导。

总之，复杂系统科学和复杂系统理论的研究，有助于人们更全面地理解各种复杂系统，并提供了相关的工具和方法来分析和模拟这些系统的行为。

随着技术和应用的不断发展，我们相信复杂系统科学和复杂系统理论会在各个领域发挥越来越大的作用，为人类进步和发展做出更大的贡献。

复杂性科学复杂性是混沌性的局部与整体之间的非线形形式，由于局部与整体之间的这个非线性关系，使得我们不能通过局部来认识整体。

简介复杂性科学(Complexity Science)兴起于20世纪80年代的复杂性科学(complexity sciences)，是系统科学发展的新阶段，也是当代科学发展的前沿领域之一。

复杂性科学的发展，不仅引发了自然科学界的变革，而且也日益渗透到哲学、人文社会科学领域。

英国著名物理学家霍金称“21世纪将是复杂性科学的世纪”。

复杂性科学为什么会赢得如此盛誉，并带给科学研究如此巨大的变革呢?主要是因为复杂性科学在研究方法论上的突破和创新。

在某种意义上，甚至可以说复杂性科学带来的首先是一场方法论或者思维方式的变革。

尽管国内外学者已经认识到研究复杂性科学的重要意义，然而要想找出一个能够符合各方研究旨趣的复杂性科学的概念还有困难。

虽然当代人们对复杂性科学的认识不尽相同，但是可以肯定的是“复杂性科学的理论和方法将为人类的发展提供一种新思路、新方法和新途径，具有很好的应用前景”。

黄欣荣认为尽管复杂性科学流派纷呈、观点多样，但是复杂性科学却具有一些共同的特点可循：(1)它只能通过研究方法来界定，其度量标尺和框架是非还原的研究方法论。

(2)它不是一门具体的学科，而是分散在许多学科中，是学科互涉的。

(3)它力图打破传统学科之间互不来往的界限，寻找各学科之间的相互联系、相互合作的统一机制。

(4)它力图打破从牛顿力学以来一直统治和主宰世界的线性理论，抛弃还原论适用于所用学科的梦想。

(5)它要创立新的理论框架体系或范式，应用新的思维模式来理解自然界带给我们的问题。

复杂性科学是指以复杂性系统为研究对象，以超越还原论为方法论特征，以揭示和解释复杂系统运行规律为主要任务，以提高人们认识世界、探究世界和改造世界的能力为主要目的的一种“学科互涉”(inter—disciplinary)的新兴科学研究形态。

发展阶段复杂性科学研究主流发展的三个阶段主要是指：埃德加·莫兰的学说、普利高津的布鲁塞尔学派、圣塔菲研究所的理论。

复杂性理论复杂性科学/复杂系统耗散结构理论协同学理论突变论(catastrophe theory)自组织临界性理论复杂性的刻画与“复杂性科学”论科学的复杂性科学哲学视野中的客观复杂性Information in the Holographic Universe“熵”、“负熵”和“信息量”-有人对新三论的一些看法复杂性科学/复杂系统复杂性科学是用以研究复杂系统和复杂性的一门方兴未艾的交叉学科。

1984年，在诺贝尔物理学奖获得盖尔曼、安德逊和诺贝尔经济学奖获得者阿若等人的支持下，在美国新墨西哥州首府圣塔菲市，成立了一个把复杂性作为研究中心议题的研究所-圣塔菲研究所（简称SFI），并将研究复杂系统的这一学科称为复杂性科学（Complexity Seience）。

复杂性科学是研究复杂性和复杂系统的科学，采用还原论与整体论相结合的方法，研究复杂系统中各组成部分之间相互作用所涌现出的特性与规律，探索并掌握各种复杂系统的活动原理，提高解决大问题的能力。

20世纪40年代为对付复杂性而创立的那批新理论，经过50-60年代的发展终于认识到：线性系统是简单的，非线性系统才可能是复杂的；“结构良好”系统是简单的，“结构不良”系统才可能是复杂的；能够精确描述的系统是简单的，模糊系统才可能是复杂的，等等。

与此同时，不可逆热力学、非线性动力学、自组织理论、混沌理论等非线性科学取得长足进展，把真正的复杂性成片地展现于世人面前，还原论的局限性充分暴露出来，科学范式转换的紧迫性呈现了。

这些新学科在提出问题的同时，补充了非线性、模糊性、不可逆性、远离平衡态、耗散结构、自组织、吸引子（目的性）、涌现、混沌、分形等研究复杂性必不可少的概念，创立了描述复杂性的新方法。

复杂性科学产生所需要的科学自身的条件趋于成熟。

另一方面，60年代以来，工业文明的严重负面效应给人类造成的威胁已完全显现，社会信息化、经济全球化的趋势把大量无法用现代科学解决的复杂性摆在世人面前，复杂性科学产生的社会条件也成熟了。

复杂性科学的基本内涵
复杂性科学是一门相对较新的学科，以复杂性问题为研究对象，探讨复杂系统的内在规律，研究其内紧密相互作用、相互影响关系的特性及其身上所表现出来的不规则性和模糊性内涵。

其基本内涵包括：
一、复杂性科学研究的对象是复杂性的具体表现，如系统的边缘有多种表现形态，而每种形态都有其特殊的内涵实质；
二、复杂性科学以层次分析看系统，从宏观、中观、微观等许多不同层次来描述系统；
三、复杂性系统由简单易控制的子系统组成，而当这些组件的关系发生变化之后，系统会出现复杂的路径、不可预测的表现；
四、复杂性科学探讨的是系统内部的复杂性和有效性，即系统的基本特性和状态，以及它们之间的相互影响和关系；
五、复杂性科学采用非正式的数学方法和模型，探讨复杂性的表现形态和其本质；
六、复杂性科学注重理论与应用结合，因此作为科学家，不仅要关注复杂性的实验研究，而且要针对社会经济实际寻求潜在的应用方向。

数学中的多元复杂性与系统科学的研究多元复杂性是数学中一个重要而又复杂的领域，它是指在各种不同的数学对象中存在着相互影响和相互作用的情况。

多元复杂性研究的目标是揭示和理解这种复杂性，并进一步将其应用于系统科学的研究中。

本文将从多元复杂性的概念、研究方法以及在系统科学中的应用等方面进行探讨。

一、多元复杂性的概念多元复杂性是指在一个系统中存在多个相互关联的元素，并且这些元素之间的关系和作用是非线性的、不可预测的。

这种复杂性在现实世界中广泛存在，如生物系统、社会网络、金融市场等。

在数学中，多元复杂性可以通过网络理论、图论、随机过程等方法进行建模和描述。

二、多元复杂性的研究方法多元复杂性的研究涉及了许多数学方法和工具。

其中，网络理论是研究多元复杂系统的重要方法之一。

通过构建网络模型，可以揭示系统中各个元素之间的连接和相互作用。

此外，图论和随机过程也是研究多元复杂性的常用方法，它们可以帮助我们从数学的角度来理解和分析系统中的复杂关系。

三、多元复杂性在系统科学中的应用多元复杂性的研究成果在系统科学中有着广泛的应用。

首先，它可以帮助我们更好地理解和分析复杂系统的行为和结构。

通过揭示多元复杂系统中的关键元素和关联关系，可以为决策者提供科学依据，从而优化系统的运行和管理。

其次，多元复杂性还可以应用于风险评估和控制领域，例如金融风险管理和疫情防控等。

通过对系统中各个元素之间的相互作用进行建模和模拟，可以更好地预测和应对风险事件的发生和发展。

四、多元复杂性研究的挑战和展望虽然多元复杂性的研究具有广阔的前景，但也面临着一些挑战。

首先，多元复杂系统的建模和分析过程往往比较困难，需要运用复杂的数学方法和工具。

其次，由于系统中存在的不确定性和非线性特征，多元复杂性的研究结果常常具有一定的随机性。

因此，未来的研究需要进一步完善和提高相关方法的有效性和准确性。

综上所述，多元复杂性在数学中是一个重要的研究领域，并且在系统科学中有着广泛的应用。

分类号:B J42科学时报/2000年/07月/21日/第004版/综合报道复杂系统与复杂性科学国家自然科学基金委员会举办“复杂系统与复杂性科学”为主题的科学论坛。

从科学发展和国家长远需求的战略高度对“复杂系统与复杂性科学”这一主题及其关键科学问题进行了研讨和论证。

与会专家一致认为,目前的科学发展正处于一个新的转折点,那就是复杂性科学的兴起。

考虑到国际科学研究发展的整体趋势,结合我国在复杂系统与复杂性研究方面的基础,在我国应大力提倡和加强对复杂性科学这个虽还处于萌芽状态,但已被有些科学家誉为是“21世纪的科学”的跨学科的新兴领域的研究。

复杂性科学是指以还原论、经验论及“纯科学”为基础的经典科学正在吸收系统论、理性论和人文精神而发展成的新学科。

目前,国内许多学者对此正在进行探索。

与会专家一致认为:尽管复杂系统的范围很广,涉及自然现象工程、生物、经济、管理、军事、政治、社会等各个方面,但概括起来,目前,复杂性科学研究可分为物理层次、生物层次和社会层次等三个层次来开展研究,同时,还需要开展这三个层次之间的共性的研究,即关于复杂性与复杂系统的理论与方法研究,这对学术创新,并尽快使我国在复杂性科学领域的研究进入国际前沿水平具有战略意义。

通过与会专家的广泛讨论,初步提出了以下几个关键科学问题。

一、复杂系统与复杂性的理论与方法研究复杂性科学研究中的物理层次、生物层次和社会层次等三个层次中的之间的共性问题。

1.复杂系统的动力学与建模的研究2.复杂系统结构、功能与行为的研究3.复杂系统的度量、辨识、预测与评价4.复杂系统的演化、涌现、自组织、自适应、自相似的机理5.复杂系统中的策划与调控6.人-机结合的综合集成7.复杂系统与复杂性研究的典型方法,如:演化计算、元胞自动机、多智能体(M u l t i-A g e n t)等二、物理层次复杂系统的研究1.湍流的复杂性研究2.材料损伤的灾变3.成矿动力巨系统的复杂性及时空结构涌现机制4.自适应生物材料5.火灾系统的动力学演化二、生物层次复杂系统的研究生物层次的复杂系统以脑的复杂性为标志,尤以脑的高级功能活动为典型。

掌握系统科学和复杂性科学的方法对于科学研究有何积极意义（样例5）第一篇：掌握系统科学和复杂性科学的方法对于科学研究有何积极意义掌握系统科学和复杂性科学的方法对于科学研究有何积极意义1，理论概念1.1系统是一个系统的基本理论研究的对象和应用程序的开发学科的学科群。

它着重研究的关系和属性的不同类型的系统，揭示其活动的规律，探索系统的各种理论和方法。

系统科学的理论和方法的社会科学从自然科学和工程技术广泛转移。

系统科学与哲学的互动和探索，形成一个系统的基本原理系统科学的哲学问题。

1.2，复杂性科学为研究对象，是指系统的复杂性，超越还原论方法的特点，为了以揭示和解释的主要任务复杂系统的运行规则，提高对世界的认识，探索世界和改造世界。

“主题互文性”（跨学科）的新的科学形态的主要目的的能力。

所以说，在复杂性科学的兴起在20世纪80年代，系统科学发展的新阶段，是当代科学发展的前沿之一。

复杂性科学的发展，不仅导致了自然科学的变化，但也越来越多地渗透到哲学，人文科学和社会科学。

复杂性科学的研究方法的突破和创新。

在某种意义上来说，甚至可以说科学任意的复杂性，是一种方法或思维方式转变。

2，内容分类2.1系统科学，系统思维，综合多学科而形成的一个新的，全面的科学学科。

系统科学，它的发展和现状，可分为狭义和广义的分为两类。

的窄系统科学，一般是指贝塔朗菲的书“一般系统论的开发与应用”系统“科学，数学系统理论，系统技术，系统理念的基础上，从三个方面总结纪律处分制度。

广义系统科学，系统论，信息论，控制论，耗散结构理论，协同学，突变论，运筹学，模糊数学，物元分析，泛系方法论，系统动力学，灰色系统理论，系统工程，计算机科学，人工智能，知识工程，通信的研究和大量的科目，包括最快的一门综合性科学的发展自20世纪中期以来2.2，三个阶段的复杂性科学的主流发展理论是指：埃德加莫兰的学说，普里高津布鲁塞尔学校，圣菲研究所。

第二篇：对于统一台湾问题有何思考关于台湾问题的思考众所周知，台湾是中国的不可缺少的一部分。