复杂性、复杂系统与复杂性科学共41页

复杂性理论复杂系统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。

生命系统的复杂性与系统科学生命系统是一个极其复杂的系统，包括生物体内部的细胞、分子、基因以及外部环境中的各种因素。

这些因素相互作用，形成了一个由许多部分构成的整体，从而产生出生命的种种奇妙之处。

生命系统的研究既是一个科学问题，也是人类探究自然的一种方式。

系统科学是一个探究复杂系统行为、结构和性质的交叉学科。

它利用数学、统计学、计算机科学等工具，研究系统在不同尺度上的行为和交互，以及系统的演化关系。

生命系统作为一个极其复杂的系统，是系统科学研究的一个重要应用领域。

生命系统的复杂性生命系统的复杂性表现在多个方面，其中一个显著的方面是系统内部具有高度的组成多样性。

在细胞层面，细胞内的机制是由许多基本单位组成的。

这些单位构成了一个庞大、高度复杂的网络，实现了细胞内诸多生化过程的协同。

在组织和器官层面，各种细胞、组织和器官结合成为一个复杂的、具有多层次组织结构的系统。

这些系统的相互作用对于细胞内外的各种过程都有着极为重要的影响。

生命系统的复杂性还表现在对外界环境变化的高度敏感性。

生物体对外界环境变化的响应机制非常复杂。

这些机制包括各种感知、识别和适应机制，通过这些机制，生物可以对不同的环境刺激做出不同的反应。

这样的机制能够使生物体在面临不同环境压力的时候保持稳定性，从而实现生命的可持续性。

生命系统的复杂性还表现在组成生命系统的各个元素之间的相互作用关系极为复杂。

生命系统内部有着众多的生化反应、分子信号传导等复杂的过程，这些过程经常存在着非线性、非平衡和动态变化等特性。

这些复杂的过程相互作用形成的网络会对生命的机能产生很重要的影响。

系统科学的应用系统科学的应用可以帮助我们更深入地理解生命系统的复杂性。

通过建立计算模型、网络模型等方式，我们可以更加精确地模拟细胞、组织和器官机能的行为。

这种模拟可以对生命系统机体内部的各种生化过程产生影响的机制进行分析，还可以探究生物体对外部环境变化的响应机制。

在疾病预测和治疗方面，系统科学方法在分析大规模数据、确定疾病原因和制定治疗方案等方面有着巨大的应用潜力。

（25）关于“复杂性研究”和“复杂性科学”（25）关于“复杂性研究”和“复杂性科学”作者闵家胤/paper_45803101/我赞成“复杂性研究”却不赞成“复杂性科学”。

道理很简单：“复杂性研究”是可能的，“复杂性科学”是不可能的。

在系统科学中，如果我们把“复杂性”定义为“复杂系统的动力学特征”，那么我们当然并且也应当设法对这种特征加以界定，加以描述，加以分析，加以区别。

例如，我手边有一本武汉大学哲学系赵凯荣的博士论文《复杂性：人类认识之谜》。

作者正确地指出“复杂性是通过系统而且是复杂系统定义的。

它是一个系统概念且是一个复杂系统概念，它具有结构，也具有层次”，但尽管这样，作者仍然把复杂性划分为系统复杂性、非线性复杂性、自组织复杂性、内时空复杂性、内随机复杂性，并分别加以描述和讲解。

他的工作做得很好，但无论如何这是一项哲学工作，其成果是一部哲学论文。

我说“复杂性研究是可能的”，意即对“复杂性”这个概念做哲学研究是可能的。

相反，直接对“复杂性”做科学研究并且建立起“复杂性科学”来却是不可能的，因为迄今为止，科学仅限于研究实体、运动和关系，从未通过研究一种属性建立起一门科学来。

例如，研究实体的科学有原子物理学、分子生物学、人体解剖学。

研究运动的科学有声学、光学、电学。

研究关系的科学有几何学、代数学、系统学。

相反，让我们看看研究属性的学问，譬如“美”是一种属性，人类研究“美”至少几千年了，但美学始终属于哲学而不是科学。

我们无法对“美”做客观的研究，总是陷入“美是客观的”，“美是主观的”，或“美是主客观的统一”这类哲学争论。

我们也不可能对“美”建构一个科学模型做定量的研究，更不可能对“美”得出统一的科学的标准。

如果我们坚持直接对“复杂性”做科学研究，就一定会陷入同样的哲学争论的困境。

请看，朱志昌在《当代西方系统运动》一文中所写的：“目前西方的复杂性研究有没有缺陷？如果有，在哪里？1999年，美国系统学者Warfield撰文指出，目前流行的三个学派［系统动力学(Forrest)，混沌理论（见上面介绍），适应系统理论（圣菲研究所）］对复杂性的理解是一致的。

社会系统复杂性与社会科学方法当我们探讨社会系统的复杂性时，通常会涉及系统内部各种要素的相互作用以及它们所产生的复杂现象。

这些现象可能包括人类行为、社会结构、文化习俗、经济活动等方面。

为了理解这些复杂的互动关系，我们需要借助社会科学方法来进行分析和解释。

社会科学方法论是研究社会现象的途径和手段，它强调对社会系统的整体性理解，并各个组成部分之间的相互关系。

这种方法论涉及到对社会系统的观察、分类、比较、推理、归纳和演绎等多种研究技巧。

以一个城市社区为例，我们可以运用社会科学方法来研究其社会系统的复杂性。

我们需要对社区内的个体、群体、组织、社区环境等各个要素进行观察和分类，以便更好地理解它们的特征和相互作用。

我们需要运用比较方法来分析不同社区之间的差异和相似之处，从而更好地理解社区系统的复杂多样性。

再次，我们可以通过归纳和演绎方法来从个别现象中推导出一般性规律，并运用这些规律来解释其他类似现象。

选择合适的社会科学方法对于研究社会系统的复杂性至关重要。

不同的研究方法适用于不同的研究问题，因此需要根据具体的研究对象和研究问题来选择最合适的方法。

还需要注意方法的可靠性和准确性。

只有经过严格的验证和不断修订，才能够保证社会科学方法的科学性和有效性。

社会科学方法论在研究社会系统复杂性方面具有重要意义。

它能够帮助我们更好地理解社会现象的多样性、复杂性和整体性，从而为解决社会问题、制定公共政策、推动社会发展等方面提供有力的支持。

在今后的研究中，我们需要不断地完善和发展社会科学方法论，以更好地适应不断变化的社会环境和社会需求。

自然科学和社会科学是两种不同的知识体系，它们的研究对象和方法都有所区别。

自然科学主要研究自然现象和自然规律，而社会科学则研究人类社会现象和人类行为。

尽管这两种科学领域的目标和方法有所不同，但在它们的研究中都同样重视历史方法。

历史方法在自然科学和社会科学中的应用，有助于我们更好地理解现象的演变过程和内在规律，从而为创新研究和解决实际问题提供有力的支持。

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。

系统科学与复杂性(Ⅱ)的报告，800字
系统科学与复杂性是一种理论，旨在把复杂的系统和问题作为一个整体来研究，提出合理的解决方案。

系统科学和复杂性要研究的有各种各样的复杂系统，从社会系统到生物系统，从电子网络到文化系统，从经济系统到心理系统。

系统科学与复杂性用于分析复杂系统中发生的事情，帮助我们了解这个系统的特性和行为特征。

它采用一个统一的模型来描述这些复杂系统，包括了各种解释这些系统的知识，工具，技术和方法。

系统科学的模型通常反映系统中的各种要素和元素，以及这些元素之间的相互作用。

这些元素可以是一个物理系统，一个社会结构，一个文化系统，一个生物系统，一个社会运动，一个政治体系，一个制度等等。

复杂性是指复杂系统中存在的不确定性。

这种不确定性可能来自复杂系统中涉及的不同要素和元素，以及它们之间相互作用的复杂性。

这些不确定性导致系统难以预测，而且模型也很难掌握系统的演变规律。

系统科学与复杂性也有一些应用，比如它可以帮助我们分析复杂系统中发生的事件，帮助我们判断复杂系统中的变化。

此外，系统科学与复杂性还可以帮助我们预测复杂系统的发展趋势，以便准备对复杂系统的未来发展作出正确的决策。

总之，系统科学与复杂性是一门非常有用的科学，它可以帮助
我们研究复杂系统，发掘复杂系统中的规律，并从中获取有用的解决方案。

它也可以帮助我们预测复杂系统的发展，为将来的决策提供有效的依据。

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。