复杂性科学方法
复杂科学问题如何解决幼儿园大班科学教案的问题解决方法
《复杂科学问题如何解决》——幼儿园大班科学教案的问题解决方法一、教学价值在幼儿园阶段，科学教育的目标是让幼儿了解周围的事物及其特性，并在日常生活中发现和解决问题。
通过本次教学，幼儿将学习到如何面对复杂的科学问题，并掌握一些解决问题的方法和技能。
二、教学目标1.能够了解复杂科学问题的来源和特点。
2.能够分析复杂科学问题，并掌握解决问题的方法和技能。
3.能够在日常生活中发现问题，并提出解决方案。
三、教学区域教学区域需要有足够的空间，可以设置为教室内的角落或室外的开放区域。
需要准备一些有关问题解决的材料和工具，如放大镜、显微镜、计算器等。
四、教学准备1.教师需要了解幼儿的认知水平和兴趣爱好。
2.准备与主题相关的故事书籍、图片、音乐等材料。
3.准备一些科学实验器材和科学问题解决的案例。
五、教学介绍通过故事、图片等形式，引入本次科学教学的主题：复杂科学问题如何解决。
教师可以与幼儿一起讨论和探究科学问题，引导幼儿思考和提出问题。
六、教学重点1.了解复杂科学问题的来源和特点。
2.掌握分析和解决问题的方法和技能。
3.在日常生活中发现问题，并提出解决方案。
七、教学方法本次教学旨在让幼儿通过观察、实验、讨论等方式了解复杂科学问题的特点和解决方法。
具体方法如下：1.教师引导幼儿观察周围的事物，并提出问题。
2.教师与幼儿共同设计实验，观察实验结果并分析问题。
3.教师与幼儿讨论，并提出问题解决方案。
八、教学过程1.引入教学主题：复杂科学问题如何解决。
2.观察和分析问题：教师引导幼儿观察周围的事物，并提出问题。
比如：为什么水会沸腾？为什么蛋白质会变性？3.设计实验：教师与幼儿共同设计实验，通过实验结果分析问题。
比如：用显微镜观察不同种类的昆虫，比较它们的特征。
4.讨论问题：教师与幼儿讨论，并提出问题解决方案。
比如：如何让植物生长得更好？九、教学反思教师可以通过观察和记录幼儿的表现，以及和家长的沟通，来了解幼儿对本次教学的掌握情况。
复杂性科学方法
本方案严格保密，只对代用名开放。
2011-9-21
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复杂性科学与模型方法
在科学研究活动中，给对象实体以必要的简化，用适当的表现形式或规则把 它的主要特征描绘出来，这样得到的模仿品称为模型，对象实体称为原型。
模型的重要价值，就在于我们可以不必进行费时费力，而且可能有危险的 公开实践，就可以预测到结果。 通过选择积木块和重组这些积木块的不同方法，我们建立起一些规则，用 来创建易于理解的受某些规则支配的系统模型。构思很好的模型，将会展 现出被模仿系统中的复杂性及涌现现象，但是删减了大量的细节部分。
3复杂Biblioteka 科学中的几个重要模型复杂适应系统的回声模型
复杂适应系统(CAS)是美国圣菲研究所霍兰提出的一种复杂性理论，复杂性 科学的一个重要方面，是对于复杂性的产生机制的研究，CAS理论就是对这 个问题的一种回答。简单地说，其基本思想可以用一句话概括:“适应性造就 复杂性”。我们把系统中的成员称为具有适应性的主体，简称为主体。所谓 适应性就是指它能够与环境以及其他主体进行交互作用。主体在这种持续不 断的交互作用的过程中，不断地“学习”或“积累经验”，并且根据学到的 经验改变自身的结构和行为方式。整个宏观系统的演变或进化，包括新层次 的产生，分化和多样性的出现，新的、聚合而成的、更大的主体的出现等等， 都是在这个基础上逐步派生出来的。
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复杂性科学与数值方法
所谓数值方法就是对系统模型进行计算求解，从而把握系统的组成和运行规 律。 也只有使用计算机，才能对非线性方程进行真正当作非线性来处理，而不是 把它们当作线性来处理因而丧失混沌等复杂性的机遇，因为“这门新学科正 在建立自己把计算机作为实验工具的传统”。
数值方法与分形理论
分形理论是美国数学家曼德布罗特(Mnadelbrot)创立的一门新几何学，它可 以描述、计算和思考那些不规则、破碎、参差不齐和断裂的几何形状，包括 从雪花的结晶曲线到星系中不联系的尘埃。分形曲线意味着深藏在这些惊人 复杂的形状中的有组织的结构。如今，分形已经成为理解非线性动力学的关 键结构，分形理论也已经成为自组织和复杂性理论的重要理论构成。
复杂系统及其复杂性科学概述
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。
复杂性研究方法及其应用
复杂性研究方法及其应用在当今社会，许多领域都存在着复杂问题。
这些问题常常无法通过传统的线性模型来解决，因为它们的关系是复杂而且相互作用的。
在这种情况下，数学模型和算法可以提供一些帮助，以解决这些问题。
复杂性研究方法就是这样一些方法，它们可以更好地解决这些复杂问题。
复杂性研究方法的基本介绍复杂性研究方法是一种计算方法，主要用于处理包含许多相互作用部分和非线性关系的复杂系统。
这种方法主要分为两类：确定性和随机。
确定性方法旨在寻找系统中的确定性规律，而随机方法则试图找出由随机事件造成的影响。
当然，同样重要的是使用跨学科方法。
例如，复杂性研究常常涉及到物理、数学、计算机科学和社会学等不同领域。
在这种情况下，需要利用跨学科方法来获得更全面的视角和更深入的理解。
复杂性研究方法的应用1.网络分析网络分析是复杂性研究方法的一个重要应用领域。
网络可以用于描述许多现实世界中的系统，例如社交网络、公共交通系统、鸟群迁徙模式等。
通过研究网络的结构和特征，可以更好地理解和预测系统的行为和演变。
2.深度学习深度学习是一种通过神经网络模拟人脑，从而使机器学习的方法。
这种方法在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域有广泛的应用。
深度学习使用的神经网络可以处理巨大的数据集，从而使得机器表现出类似人类的学习能力。
3.社会系统分析社会系统分析是一种将科学方法应用于社会系统的方法。
它使用复杂性研究方法来分析社交网络、经济系统和政治系统等复杂社会系统。
这种方法已被广泛应用于政策决策和公共政策制定等领域。
总结复杂性研究方法是一种处理复杂问题的重要方法。
它可以帮助人们解决许多领域中存在着的非线性关系和相互作用的问题。
网络分析、深度学习和社会系统分析是复杂性研究方法的一些应用领域，这种方法横跨多个学科，需要跨学科方法来提供更全面的视角。
通过使用这些方法，我们可以更好地理解和预测现实中的复杂系统的行为和演变。
热力学中的复杂系统研究方法
热力学中的复杂系统研究方法热力学是一种研究热能转化及其与物理系统宏观运动之间关系的物理学科。
在热力学中，许多物理系统是非常复杂的，因为它们具有多个不同的部分和因素，它们之间的相互作用复杂而难以理解，并且它们的行为难以预测。
为了应对这些系统的困难，热力学家和物理学家已经开发了许多用于研究复杂系统的方法和技术。
熵是热力学中关键的概念之一。
它是一个系统的无序程度的度量，这个度量是根据系统中分子或者其他单元的排列方式来确定的。
在很多情况下，我们可以通过计算熵来预测一种系统的行为和变化。
例如，熵通常被用来研究相变的问题，例如固体和液体之间的相变或者液体和气体之间的相变。
熵不能作为研究复杂系统的唯一手段，而且在实际应用中，我们往往需要用其他更加复杂的方法来研究这些系统。
最显著的方法之一是计算机模拟。
在计算机模拟中，物理学家建立了一个数学模型来表示物理系统，并使用计算机模拟来研究该模型的行为。
这些方法通常涉及数值计算、程序编写和大量的计算机时间。
另一种方法是网络理论。
网络理论是一种用于研究复杂系统的数学方法。
在网络理论中，研究者使用一个简单的数学模型来描述系统的结构，并利用这个模型来研究系统的行为。
网络理论通常可以提供对系统结构和相互作用的深入理解。
另一种方法是复杂性科学。
复杂性科学是一种交叉学科，它研究自然界中复杂系统的特点、行为和结构。
研究复杂系统通常需要多学科的知识，包括统计物理学、计算机科学和工程学等。
复杂性科学的研究范围非常广泛，涵盖了生物学、社会学、经济学和生态学等许多学科。
最后，还有一种方法是深度学习。
深度学习是一种机器学习的分支，它利用神经网络来模拟和学习复杂系统的行为。
深度学习通常需要大量的数据和计算资源，但在许多情况下，它可以提供对系统的深入理解，并帮助预测系统的行为。
总之，在研究复杂系统时，我们需要使用多种不同的方法和技术。
这些方法包括计算机模拟、网络理论、复杂性科学和深度学习等。
每种方法都有其优点和局限性，但它们都可以为我们提供对系统的更深入的理解，并帮助我们预测和设计复杂系统的行为。
复杂性科学及方法论研究与应用
自然辩证法论文论文题目：复杂性科学及方法论研究与应用学院：研究生学院班级：硕研2012-10班姓名：赵明磊学号： 2012021042专业：软件工程摘要复杂性科学是研究复杂系统行为与性质的科学，它的研究重点是探索宏观领域的复杂性及其演化问题。
它涉及数学、物理学、化学、生物学、计算机科学、经济学、社会学、历史学、政治学、文化学、人类学和管理科学等众多学科。
之所以被称为复杂性科学，有很多种理由，其中之一是由于它具有统一的方法论——整体论或非还原论。
因此复杂性科学被称为整体论科学或非还原论科学，也有人把它看作是与简单性科学相对立的科学。
复杂性科学诞生的标志是一般系统论的创立。
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”的新兴科学研究形态。
关键字：复杂性科学、复杂性、复杂系统、方法论、复杂性系统、科学、简单性科学、整体论、非还原论AbstractComplexity science is the study of complex system behavior and the nature of science, it emphases of the research is to explore the complexity of macroscopic field and its evolution problem. It involves mathematics, physics, chemistry, biology, computer science, economics, sociology, history, politics,culture, anthropology and management science, and many other subjects. It is called a complexity science, there are many reasons, one of which is because it has a unified methodology -- the theory of the whole or the reductionism. So the complexity science is called the theory of the whole science or non reductionism science, also some people see it as and simplicity science relative made scientific. The birth of complexity science sign is the establishment of the general system theory. Complexity science refers to complexity system as the research object, to transcend the reductionism for methodology characteristics, in order to reveal and explain complex system operation rule as the main task, in order to improve people know the world, explore the world and change the world for the main purpose of the ability of a kind of "subject mutual reference" emerging scientific research form. Key word: complexity science, complexity, complex system, methodology, complexity system, science, Simplicity science, holism, Non reductionism前言兴起于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。
复杂系统科学及应用
复杂系统科学及应用复杂系统科学是一门研究复杂系统的学科，它通过对系统结构和行为特征的研究，揭示复杂系统的内在规律和动力学机制，并探索如何改善和应用这些系统。
复杂系统可包括社会网络、生态系统、经济系统、神经网络等。
复杂系统科学的发展对于我们深入理解和解决现实世界中的复杂问题具有重要意义，能够在社会、经济、生态等领域中提供有效的决策支持和应用技术。
复杂系统科学的研究方法主要有数学建模、计算模拟、实验观测和数据分析等。
其中，数学建模是复杂系统科学的核心方法之一，通过建立数学模型来揭示复杂系统的内在规律和机制。
常用的数学模型包括动力学系统、网络模型和智能算法等。
计算模拟是指通过计算机仿真来模拟复杂系统的行为和特征，从而预测和解释系统的动力学行为。
实验观测则通过实验数据来验证和修正数学模型和计算模拟的结果。
数据分析是利用大数据和数据挖掘等技术来从实际数据中挖掘出系统的规律和模式。
复杂系统科学的应用具有广泛的领域和意义。
在社会科学领域，复杂系统科学可以应用于社会网络分析、经济市场建模和管理、城市规划和交通优化等。
在生态学领域，复杂系统科学可以用于生态系统的动力学建模、生物多样性保护和自然灾害预警等。
在工程技术领域，复杂系统科学可以用于工程系统的优化设计、制造过程的控制和智能装备的研发等。
复杂系统科学在实践中的应用可以带来许多益处。
首先，它可以帮助我们更好地理解和解决复杂问题。
传统的方法通常是从局部和简化的角度来处理问题，而复杂系统科学可以从整体和综合的角度来分析问题，提供更全面和深入的解决方案。
其次，它可以改善决策过程和效果。
复杂系统科学提供了系统的仿真和预测能力，能够帮助我们评估不同决策方案的效果，从而提高决策的准确性和效率。
再次，它可以推动创新和发展。
复杂系统科学与其他学科的交叉融合，可以促进新理论、新方法和新技术的发展，推动科技进步和社会发展。
然而，复杂系统科学也存在一些挑战和问题。
首先，复杂系统本身的复杂性和不确定性使得模型和模拟的结果不可避免地存在误差和偏差。
复杂性科学理论综述
复杂性科学理论综述在当代科学领域中，复杂性科学逐渐成为一门独立的学科。
复杂性科学研究的是那些由大量相互作用的个体组成的系统，这些系统表现出非线性、自组织和难以预测的特征。
它的研究对象包括自然界中的生态系统、大脑、气候系统，以及社会经济系统等。
本文将综述复杂性科学的理论发展、应用领域以及未来的研究方向。
复杂性科学的理论发展可以追溯到20世纪40年代的系统论研究。
系统论强调整体性思维，将系统看作一个整体，由各个子系统相互作用而成。
然而，系统论的主要局限是对复杂系统的刻画过于简单，缺乏对系统内部的动力学和复杂性的深入理解。
为了克服这一限制，复杂性科学成为了一个新兴的领域。
复杂性科学的核心理论之一是复杂网络理论。
复杂网络理论从网络的结构、性质和动态演化等方面研究网络系统的特点。
网络由节点和连接边组成，可以用来描述身份关系网络、社交网络以及脑神经网络等。
复杂网络理论通过度分布、聚集系数和小世界结构等指标来研究网络的特性，揭示了网络系统的规模自相似性和无标度特性。
另一个重要的理论是非线性动力学，它研究的是复杂系统中的非线性行为。
复杂系统常常表现出非线性响应，这意味着系统的行为是非线性的，并且可能出现周期性、混沌和自组织等特征。
通过非线性动力学的方法，可以揭示系统内在的关联和相互作用，预测系统的行为，并解释系统中的复杂现象。
另外，复杂性科学还借鉴了信息论和统计物理学的方法。
信息论提供了熵、互信息和复杂度等指标，用于度量和量化系统的复杂性。
统计物理学则将统计学的方法引入到复杂系统的研究中，通过模拟和建模来解析系统的行为。
这些方法使得研究人员可以通过收集和分析大量数据来揭示系统的内在规律和特征。
复杂性科学的应用领域广泛。
在生态学领域，复杂性科学被应用于生态系统的保护和管理中。
研究人员通过对生物群落结构、物种相互作用和食物网等复杂网络的研究，揭示了物种灭绝的模式和传染病的传播机制。
在社会科学领域，复杂性科学可以帮助我们理解城市的增长与发展、社交网络的形成和演化。
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复杂性科学与数值方法 所谓数值方法就是对系统模型进行计算求解，从而把握系统的组成和运行规 律。 也只有使用计算机，才能对非线性方程进行真正当作非线性来处理，而不是 把它们当作线性来处理因而丧失混沌等复杂性的机遇，因为“这门新学科正 在建立自己把计算机作为实验工具的传统”。 数值方法与分形理论 分形理论是美国数学家曼德布罗特(Mnadelbrot)创立的一门新几何学，它可 以描述、计算和思考那些不规则、破碎、参差不齐和断裂的几何形状，包括 从雪花的结晶曲线到星系中不联系的尘埃。分形曲线意味着深藏在这些惊人 复杂的形状中的有组织的结构。如今，分形已经成为理解非线性动力学的关 键结构，分形理论也已经成为自组织和复杂性理论的重要理论构成。
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涌现理论中的生成模型 霍兰是从简单的棋类游戏、数字和积木模型开始，然后利用地图隐喻和对策 论，建立起反映导致结构变化的不变性的规律的动态模型。在计算机的辅助 下，通过西洋跳棋的隐喻类比，引入神经网络理论，建立起具有普适理论意 义的基于主体的涌现模型。最后，通过受限生成过程分析和西洋跳棋程序的 解剖，并嵌入遗传算法，霍兰建立了具有可变结构的受限生成过程模型。霍 兰通过各种涌现模型向我们生动地展现了涌现的理论能够预言许多复杂的行 为，同时也给予我们关于生命、智慧和组织的很多启示。
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在欧几里德几何中，一个重要的工作是几何证明，证明图形之间的相似或相同， 但分形几何的一个重要工作是计算图形的分形维数，因为每个不规则的图形的 维数都不一定相同，而且都呈分数状态。算出几何图形的分维数就更能把握图 形的复杂程度。
它的维数为0。6309。。。。
长度无限面积有限的 曲线
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复杂性科学与计算方法 计算是科学研究的基本操作，也是科学发现的重要途径。然而，在复杂性科 学中，计算却有着特别的意义。计算复杂性和算法复杂性基本上就是依靠计 算方法来进行研究的，所以，复杂性科学与计算方法有着密切的联系。 所谓计算就是一组符号串的变换，从一个已知符号开始，按照一定规则， 经过有限步骤，最后得到一个满足预先规定的符号串，这种变换过程就是 计算。比如，从1+1变换成2，就是一个加法计算; 按照这个定义，定理证 明、文字翻译等都是计算，因为它们都是一种符号串的变换过程。 算法即解题过程的精确描述，求解某类问题的通用规则或方法，即符号 串变换的规则。对算法的一个非形式的描述为:一组(有限个)规则，它为 解某个特定问题提供了一个运算序列。直观地说，求解某一个或一类问 题的算法就是一组规则。人们常常把算法看成是用某种精确的语言写成 的程序。算法或程序的执行和操作就是计算。从算法的角度讲，一个问 题是不是可计算的，与该问题是不是具有相应的算法是完全一致的。
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所谓计算方法就是从可计算理论出发，对问题的是否可以计算以及怎样计算进行 分析，并且对计算的方法进行算法描述，以找到问题的解决方案或途径。 长期以来，算法和计算等概念一直与人类的认识活动相联系。计算机带给人类思 维的最大冲击莫过于将这些范畴和方法泛化到了自然界。我们知道，自然界的事 件都是在自然规律作用下的过程。计算机科学给我们的一个启示是，特定的自然 规律实际上就是特定的“算法”，特定的自然过程实际上就是执行特定的自然 “算法”的一种“计算”。这样来看，在我们的周围就存在着形形色色的“自然 计算机”，生命和心灵也不例外。因此，计算方法就具有了普遍的一般方法论的 意义。 图灵详细论证了心灵的计算本质，并批驳了反对机器能够思维的多种可能的 意见。在图灵的影响下，麦卡锡、明斯基、西蒙和纽厄尔等人开创了人工智 能这样一门新的学科，他们都把心灵的本质看作是计算，把思维看作是一种 信息加工的过程。
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复杂性科学与虚拟方法 在科学活动中，我们很少对研究对象进行完全直接的研究，相反，我们往往用 某种替代物或过程来替代原来的对象，这也就是我们的科学实验。在实验中， 我们采用“模拟”的方法来探索研究对象的现象与规律。实验作为实践的一种 形式，在科学研究中起着探索和检验知识的作用。 计算机出现之后，虚拟实验和虚拟方法就成为一种新的实验形式和研究方法。 模拟、计算机与虚拟方法 用数字电子计算机来模拟真实的对象，都是要把对象信息转化成计算机能够 处理的数字信息。这种新方法不是基于直接的观察与实验，而是基于从真实 空间向虚拟空间的映射。在这里，诞生了科学研究的一种新方法一一模拟方 法。由于计算机模拟的数字虚拟特征，我们也一般把模拟方法称之为“虚 拟方法”。
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在微观的主体模型的基础上，霍兰开始建立整个系统的宏观模型，他称之为回声 模型(Ehco model)。他在“主体”这个概念之外，又定义了两个新概念:资源 (resource)和位置(Stie)。主体具有最简单的功能：寻找交换资源的其他主体，与 其他主体进行资源交流，保存及加工资源。 为此，主体要有三个基本部分: (1)进攻标识一一用于主动与其他主体联系和接触; (2)防御标识一一用于其他主体与自己联系时决定应答与否; (3)资源库一一用于储存的加工资源。 它的功能包括:主动与其他主体接触，同时也对其他主体的接触进行对答，如果匹 配成功则进行资源交流，在自己内部储存与加工资源，如果资源足够，则繁殖新 的主体。在此基础上，整个回声模型成为如下情况:整个系统包括若干个位置，每 个位置中有若干个主体，主体之间进行交往，交流资源和信息。这就是最基本的 回声模型。 这个基本的回声模型还过于简单，无法描述复杂的系统行为，因此霍兰在基本模 型的基础上逐步引入了“交换条件”、“资源转换”、“粘着”、“选择交配”、 “条件复制”等五种机制，形成了扩展的回声模型。 通过回声模型，霍兰清晰地解释了CAS(特别是基于计算机的CAS)的重要性质， 探讨了CAS如何演化、适应、聚集、竞争、合作，以及与此同时如何创造极大的 多样性和新颖性等。回声模型是使用很少的原理构建出极其优美的模型典范，为 复杂性如何涌现和适应设定了一个路标。
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通过把图灵机与生物细胞内DNA自我复制过程的比较，阿德勒曼得出细胞就是计 算机的思想。不过，阿德勒曼进一步认为，通过适当的方法完全可以设计出用 DNA进行计算的生物计算机。 现实世界事物的多样性只不过是算法的复杂程度的不同的外部表现。整个世界 的演化:从虚无到存在，从非生命到生命，从感觉到思维，实际上都是一个计算 复杂性不断增加的过程。不仅生命和思维的本质是计算，自然事件的本质也是 计算。这或许是当今生命科学和相关的学科给我们的最大的启示。
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自组织临界性理论的沙堆模型 所谓自组织临界性指的是一类开放的、动力学的、远离平衡态的、由多个单 元组成的复杂系统能够通过一个漫长的自组织过程演化到一个临界态，处于 临界态的一个微小的局域扰动可能会通过类似“多米诺骨牌效应”的机制被 放大，其效应可能会延伸到整个系统，形成一个大的雪崩。临界性的特征为， 处于临界态的系统中会出现各种大小的“雪崩”事件，并且“雪崩”的大小 (时间尺度和空间尺度)均服从“幂次”分布。 人工生命研究中的人工生命模型 兰顿在隐喻性概念一一混沌边缘一一的基础上，与其他学者一起建立了探索 人工生命生成演化的各种模型，如自繁殖元胞自动机、鸟群(BiodS)模型、蚁 群模型、Tierra模型、Avida模型、“阿米巴世界”等。 正是通过这些模型，兰顿等人发现，生命的本质在于物质的组织形式而不在 具体的物质本身;如果我们在某种媒质中创造出产生混沌边缘的条件，那么我 们就可能在这种媒质中创造出生命来。
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复杂性科学中的几个重要模型 复杂适应系统的回声模型 复杂适应系统(CAS)是美国圣菲研究所霍兰提出的一种复杂性理论，复杂性 科学的一个重要方面，是对于复杂性的产生机制的研究，CAS理论就是对这 个问题的一种回答。简单地说，其基本思想可以用一句话概括:“适应性造就 复杂性”。我们把系统中的成员称为具有适应性的主体，简称为主体。所谓 适应性就是指它能够与环境以及其他主体进行交互作用。主体在这种持续不 断的交互作用的过程中，不断地“学习”或“积累经验”，并且根据学到的 经验改变自身的结构和行为方式。整个宏观系统的演变或进化，包括新层次 的产生，分化和多样性的出现，新的、聚合而成的、更大的主体的出现等等， 都是在这个基础上逐步派生出来的。 霍兰在研究CAS时，就是在隐喻的基础上采用模型方法建构CAS的模型，从 而建立其复杂适应系统理论的。他通过选择积木块和重组这些积木块的不同 方法，建立起一些规则，用来创建易于理解的受某些规则支配的系统模型:刺 激一反应模型。这个模型反映了CAS中具有主动性的主体的基本行为模型， 即对个体是怎样适应和学习的理解和描述。他分三个步骤建立起这个微观模 型，即:(1)建立执行系统的模型;(2)确立信用分派的机制;(3)提供规则发现的 手段。
面对复杂系统，直接的受控实验不太现实，我们不得不采用虚拟方法。借助 于计算机的虚拟方法克服了直接实验或受控实验的缺点，使得复杂系统的实 验检验成为可能。
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Байду номын сангаас4
复杂性科学方法
2011-9-21
本方案严格保密，只对代用名开放。
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复杂性科学与模型方法 在科学研究活动中，给对象实体以必要的简化，用适当的表现形式或规则把 它的主要特征描绘出来，这样得到的模仿品称为模型，对象实体称为原型。 模型的重要价值，就在于我们可以不必进行费时费力，而且可能有危险的 公开实践，就可以预测到结果。 通过选择积木块和重组这些积木块的不同方法，我们建立起一些规则，用 来创建易于理解的受某些规则支配的系统模型。构思很好的模型，将会展 现出被模仿系统中的复杂性及涌现现象，但是删减了大量的细节部分。 复杂性科学一般都是在隐喻类比的基础上，建立复杂系统的模型。 对于一个难于直接下手研究的复杂客体，怎样着手研究，能不能顺利地进 行研究，其关键常常就在于能不能针对所要研究的问题构建出一个合适的 科学模型。 只有上升到模型建构层面，并且真正建立起属于自己富有特色的科学模型， 复杂性科学才真正上升到了科学层次。