复杂性理论复杂性理论
生命系统的复杂性理论及其应用
生命系统的复杂性理论及其应用生命系统是指包括生物体及其组成部分所构成的复杂系统，其复杂性指的是由于生命系统的动态性、异质性和非线性关系等因素造成的难以简单描述的现象。
由此产生了生命系统的复杂性理论，该理论旨在研究生命系统的整体性、统一性及其自组织、自适应、自我修复等自组织特性。
本文将介绍生命系统的复杂性理论，并探讨其在医学、环境、社会、经济等领域中的应用。
一、生命系统的复杂性理论生命系统的复杂性理论是指将复杂系统、非线性系统、含时系统和动态系统等概念应用于生命科学领域，从而揭示生命现象的多元性和统一性。
该理论主要包括以下几个方面的内容：1. 系统构成：生命系统由有机分子、细胞、组织、器官、系统及其间联结形成的多级层次结构构成，它们之间都是相互联系、相互影响的。
2. 系统运作：生命系统表现出的瞬态、稳态、非平衡、动态、非线性和随机性等运作特性，其信息传递和处理方式也是非常复杂的。
3. 系统特征：生命系统具有的开放性、动态平衡、自组织、自适应、自我修复性等自相似性和自组织特性，是生命系统的重要特征。
4. 系统演化：生命系统发展进化的演化规律及其考察方法是生命系统的复杂性理论的一个重要组成部分。
在生命系统的复杂性理论中，生物是一个具有非常高度复杂性和异质性的纳米材料。
生物的复杂性主要表现在生物体的多层次结构、多元动态功能以及多种相互关联的细胞、组织、器官、系统结构中。
生命系统的复杂性理论在理论和实践中都提供了一种全新的思维方式。
这种思维方式不仅在生命系统的科学研究中有着极大的价值，也具有一定的应用前景。
下面将从医学、环境、社会、经济等四个方面介绍该理论的应用。
二、生命系统的复杂性理论在医学领域中的应用生物自组织的机制是医学领域应用生命系统复杂性理论最常见的领域之一。
在这个过程中，生命科学领域中的数据分析、机器学习等技术都起着很大的作用。
1. 癌症治疗中的应用在癌症的治疗过程中，生命系统的复杂性往往是一个重要的问题。
计算复杂性理论
计算复杂性理论计算复杂性理论是计算机科学中重要的一个分支，它研究了计算问题的难度和可解性。
通过对问题的复杂性进行分析和分类，计算复杂性理论为我们提供了解决问题的指导原则和限制条件。
本文将介绍计算复杂性理论的基本概念、主要研究内容以及其在实际应用中的重要性。
一、基本概念1. P和NP问题在计算复杂性理论中，最基本的概念是P问题和NP问题。
P 问题是指可以在多项式时间内解决的问题，即存在一个算法可以在多项式时间内给出问题的正确答案。
而NP问题则是指可以在多项式时间内验证答案的问题，但尚未找到多项式时间内解决的算法。
P问题是NP问题的子集，即所有的P问题也是NP问题，但目前尚不清楚P问题和NP问题是否是相同的类。
2. NP完全性NP完全性是计算复杂性理论中的一个关键概念，它指的是一类最困难的NP问题。
一个问题被称为是NP完全的，如果它既是一个NP问题，又满足以下条件：对于任何一个NP问题，都可以用多项式时间的算法将其约化为该问题。
换句话说，如果我们能够找到一个多项式时间算法来解决一个NP完全问题，那么我们也可以用同样的算法来解决所有的NP问题。
3. NP难度除了NP完全性概念，计算复杂性理论还引入了NP难度的概念。
一个问题被称为是NP难度的，如果对于任何一个NP问题，都可以用多项式时间的算法将其约化为该问题。
虽然NP难度问题不一定是NP问题，但它们和NP完全问题一样，都是十分困难的问题。
二、主要研究内容1. 多项式时间算法计算复杂性理论的一个主要研究内容是寻找和分析多项式时间算法。
多项式时间算法是指可以在多项式时间内解决的算法，即其执行时间与输入规模呈多项式关系。
研究多项式时间算法的目标是寻找高效的解决方法，从而提高问题的可解性。
2. 算法复杂性分析算法复杂性分析是计算复杂性理论中的另一个重要内容。
通过对算法的复杂性进行全面的分析，我们可以预测算法在实际应用中的性能表现。
算法复杂性分析的主要方法包括时间复杂性分析和空间复杂性分析，通过对算法的时间和空间需求进行测量和评估，我们可以判断算法在给定条件下的可行性和效率。
复杂性理论与创造性思维研究
复杂性理论与创造性思维研究复杂性理论和创造性思维是两个看似没有直接关联的领域，但二者在很多方面是相互依存的。
复杂性理论是一种跨学科的研究方法，主要研究含有多个相互作用因素的复杂系统的行为和性质。
而创造性思维则是指一种超越传统思考框架的能力，能够在解决问题或完成任务时想出新颖的方法或创造出独特的思路。
本文从复杂性理论和创造性思维的角度出发，探讨了二者的联系以及在实践中如何相互促进。
一、复杂性理论复杂性理论是一种跨学科的理论和研究工具，它主要研究那些由多个相互作用的因素所组成的系统的行为和性质。
这些系统的行为通常不是单一可预测的，而是具有一定程度的随机性和非线性特征，且其整体行为大于各个组成部分之和。
复杂性理论适用于各种自然和社会系统，例如生态系统、大气环境、脑神经系统、经济市场等。
复杂性理论的主要研究方法包括系统分析、网络分析、非线性动力学、统计物理学等学科领域。
因此，复杂性理论往往要求跨学科的研究团队，能够在统计、物理、工程、计算机科学等多个领域发挥协作作用，以为相关领域提供更深入的理解和更富创造性的解决方案。
二、创造性思维创造性思维是指一种超越常规思考模式的能力，同时涉及有创意性、创新性、独创性和想象力等多个方面。
创造性思维可以提高人们的预见性和意识水平，使人们更好地适应环境变化并解决问题。
创造性思维在各种领域具有广泛的应用，例如艺术、科学、商业和教育等。
在实践中，创造性思维可以通过很多方式来激发，例如发掘潜在想法、创新颠覆性的方案、发掘多源信息、挑战惯性思维等，这些创新和偏离常规的行为往往引发了新的想法和解决方案，成为了各行业的标志性作品和代表性做法。
三、复杂性理论与创造性思维的联系复杂性理论和创造性思维看似没有直接关系，但在实践中二者却是相互关联的。
这种关联在以下三个领域可以体现。
1.思维方式复杂性理论和创造性思维在思维方式上有相似之处。
在复杂性理论中，研究者也需要超越传统的思考方式来研究多元因素互动的系统，需要思考不同因素之间的关系，从整体上来理解这个系统的本质。
柯尔莫哥洛夫复杂性
柯尔莫哥洛夫复杂性柯尔莫哥洛夫复杂度于1960年代由美国数学家格里戈里．蔡廷、俄罗斯数学家安德烈．科尔莫哥洛夫和计算机科学家雷．索罗门诺夫分别独立发现，因此也称为柯尔莫哥洛夫﹣索罗门诺夫﹣蔡廷复杂度。
2、复杂很复杂。
复杂是一个复杂议题，定义有几十种，但科学家至今还没找到一个公认定义。
每个定义基于不同视角，各有道理。
比如，复杂度是根据量来定义的。
对比碱基对的数量，人类基因组大约有30亿个碱基对，酵母有2000万个碱基对，所以人类比酵母复杂250倍。
例如，根据信息熵来定义复杂性。
一个信息，如果克服越大不确定性，信息熵越大，信息量就越大，就越复杂，信息价值也就越大。
反之，则相反。
例如，根据逻辑层次来定义复杂性。
层次越多，就越复杂；层次越少，就越简单。
例如，多细胞生命比单细胞生命逻辑层次更多，就更复杂。
前瞻性思维也指一种定义方式。
如果系统机制可以用有限的简单规则来描述，即使表面复杂，也是简单的；如果不能，就像一个复杂的适应系统，内部和表面一样复杂，真的很复杂。
诸如此类，每一种定义都能反映复杂性某个侧面，都有优点和缺点。
柯尔莫哥洛夫复杂度也这是一个可供参考的定义和测量方法。
今天的词条介绍安德雷·柯尔莫哥洛夫的复杂性，供读者参考，以提高对复杂现象的把握能力。
柯尔莫哥洛夫复杂性 3A :1、理解涵义。
柯尔莫哥洛夫复杂度定义为，用生成字符串最短算法长度，来表征字符串复杂度。
接下来，我们来看3个实例，以增强感性理解。
字符串1:字符串2:2,3,5,8,13,21,34,55字符串3:35j8o1d93id78mcdkOjiwwuetcn读者可以这样想:如果要用最短的描述，你会怎么描述上面的三串？像上面这样，老老实实把每一个字符读出来或者写下来，自然是一种描述，但未必是最简短描述。
例如，第1个字符串，读友们很容易观察出规律：01重复出现。
我们可以描述为：01重复出现12次。
如是描述比把24个字符逐一描述要简短。
数学理论中的复杂性理论应用研究
数学理论中的复杂性理论应用研究引言复杂性理论是指研究复杂系统行为和性质的学科。
该理论起源于物理学，但现在已经扩展到包括数学、计算机科学、生物学、经济学等各个学科领域。
复杂性理论提供了一种研究和理解复杂系统的框架，帮助我们了解非线性、非确定性、自组织等现象的产生和演化。
本文将重点讨论数学理论中的复杂性理论在各个领域中的应用研究。
复杂性理论的基本概念复杂性理论研究的对象是复杂系统，这些系统由许多相互作用和相互依赖的部分组成，具有自组织、自适应、非线性、非确定性等特点。
复杂性理论涉及的基本概念包括：自组织、非线性动力学、相变、网络、分形等。
自组织自组织是指复杂系统中的部分之间通过相互作用和反馈机制形成一种整体的特性和结构，而不需要外部指令或中央控制。
自组织现象在物理、生物、社会等许多领域中都有广泛的应用。
非线性动力学非线性动力学研究的是包含非线性关系的系统的演化规律。
非线性系统通常表现出复杂的行为，如混沌现象等。
非线性动力学的研究在天气模拟、生物学、经济学等领域有重要应用。
相变相变是指物质由一种状态转变为另一种状态的过程。
相变现象广泛存在于物理、化学和材料科学等领域。
复杂性理论提供了一种新的视角来研究相变现象的产生和演化。
网络网络是由节点和连接构成的复杂系统，节点代表系统的个体或元素，连接代表个体之间的相互作用。
网络在社会学、生物学、信息科学等领域有广泛的应用。
分形分形是指一类具有自相似性的几何图形或数学对象。
分形在自然界和人工系统中都有广泛的应用，例如自然界的云朵、海岸线等。
数学理论中的复杂性理论应用数论中的复杂性理论应用数论是研究整数性质和结构的学科。
在数论中，复杂性理论的应用主要集中在素数的分布和整数分解等问题上。
通过研究素数的分布及其性质，可以帮助我们理解自然数的结构和整数的分布规律。
素数的分布素数的分布是数论中一个经典的问题。
复杂性理论提供了一种新的方法来研究素数的分布规律。
通过引入复杂性理论中的非线性动力学和相变等概念，可以揭示素数序列中的隐含规律和自相似性。
复杂性理论 理论
复杂性理论理论复杂性理论：1. 什么是复杂性理论？复杂性理论是一种研究复杂系统的理论模式，通过对复杂系统中的网络结构、行为等进行探究，旨在找出复杂系统发展、演化及调节的机制，它把系统看作一个慢慢组装的社会、经济、文化及自然制度，以此来分析和预测它的未来发展和演变的趋势。
它的主要特点是：遵循自组织规律，发展出多样性；对复杂自一组元件和实体中产生有规律的新组织和新行为；系统发展中伴有异质性、不可控性和准确性等概念；以及它所存在的发展性质，趋于复杂化，发展规律。
2. 复杂性理论的基本特点①异质性：指的是一个复杂系统有多个不同的部分，这些部分通过复杂的相互关系作用在一起，形成一个不同的系统。
②多样性：指的是一个复杂系统的组件具有各种不同的特性，组成元素的结构特点和构成系统的网络形状也各不相同。
③互相衔接：指的是一个复杂系统中不同的部件之间存在有互相衔接、影响关系，通过衔接就可以调节系统发展的方向与节奏。
④不可控性：系统发展过程的规律除了被自身的互相衔接约束之外，还受外在边界和内部因素的影响，因此在系统路径、过程等方面具有不尽相同的结果，而且受外部环境影响，这些结果都是无法把握的。
⑤自组织特性：指的是在特定环境中，复杂系统会随着过程而产生有规律的新组织形态及僵化状态。
3. 复杂性理论的应用①未来发展预测：复杂性理论可以用来研究我们所处的环境及未来的发展趋势，如全球变暖的问题、全球经济危机的原因及趋势等问题。
②组织管理：复杂性理论也可以用在组织管理领域，帮助管理者深入理解组织内部复杂体系，发现组织变化的趋势，并积极把握组织未来发展的方向和节奏。
③人际关系：复杂性理论还可以用于研究及解释社会网络中的人际关系变化，如群体内某个个体对社会未来发展趋势的影响。
4. 结论复杂性理论是一种基于网络的理论研究，主要探究复杂系统的发展、演化及调控机制。
它的基本特点是异质性、多样性、互相衔接、不可控性和自组织特性。
它在未来发展预测、组织管理、人际关系研究等领域都有广泛的应用，可以帮助我们分析、预测，实现对复杂环境的发掘和掌控。
生命过程的复杂性理论研究
生命过程的复杂性理论研究生命是一个复杂的过程，它涉及到许多因素和变量。
近年来，生命过程的复杂性理论研究受到越来越多的关注。
本文将探讨生命过程的复杂性、复杂性理论在生命科学中的应用以及未来可能的发展趋势。
一、生命过程的复杂性生命过程是一种长期的、复杂的过程，涉及到生物体内部的多种结构和功能的调节和相互作用，以及外部环境与生物体之间的相互作用。
这些结构和功能以复杂的网络形式相互连接，形成了生命过程的整体。
在这个复杂的过程中，有许多的因素和变量相互作用，形成了复杂的关系，包括生物体的基因、代谢、神经系统、社会交互等。
这些因素和变量并不是单一的，而是在一个多层次、多维度的空间中相互作用，构成了一个高度复杂的系统。
这个系统的复杂性使得我们难以理解和掌握，但也让我们看到了许多新的可能性和挑战。
因此，许多学者开始尝试探索这个问题，并运用复杂性理论来解析生命过程的本质。
二、复杂性理论在生命科学中的应用复杂性理论是一种新兴的科学理论，涵盖了多个学科领域。
它可以被应用于生命科学领域中，来解决许多生物学问题。
例如，使用复杂性理论可以解析生物体的代谢网络、基因调控网络、神经网络、细胞信号网络以及生物体与环境的相互作用等问题。
通过构建详细的数学模型，可以揭示这些网络的结构和功能，进而了解生命过程的本质。
此外，复杂性理论也可以帮助我们研究复杂疾病的发生机制。
复杂疾病是一种由多个基因和环境因素相互作用所导致的疾病。
复杂性理论可以揭示复杂疾病的发生机制和变异性，进而寻找治疗这些疾病的突破口。
三、未来可能的发展趋势未来，随着生命科学的进一步发展和复杂性理论的深入研究，我们将会看到更多关于生命过程的复杂性的发现。
可能的研究领域包括细胞信号网络的研究、复杂疾病的研究，以及人工智能和机器学习在生命科学领域的应用等。
在这些领域中，我们需要更好地将复杂性理论和实际应用相结合，以解决更多的生物学问题。
我们需要发展更加高效和准确的模型和算法，促进生命科学领域的创新和发展。
系统科学与工程中的复杂性理论研究
系统科学与工程中的复杂性理论研究在当今科技日新月异的时代，系统科学与工程的发展已经成为人们关注的焦点。
而在这个领域中，复杂性理论的研究也越来越受到重视。
本文将探讨系统科学与工程中的复杂性理论研究，并分析其在实践中的应用。
一、复杂性理论的基本概念复杂性理论是一种研究复杂系统行为的理论框架，其核心思想是将系统看作是由许多相互作用的个体组成的整体。
这些个体之间的相互作用会导致系统呈现出非线性、非确定性和自组织等特征。
复杂性理论试图揭示这些特征背后的规律，并提供一种全面理解和描述复杂系统的方法。
二、复杂性理论在系统科学中的应用1. 复杂网络理论复杂网络理论是复杂性理论的一个重要分支，它研究的是由大量节点和连接构成的网络结构。
通过分析网络中节点之间的连接模式和交互规律，可以揭示网络的整体性质和行为。
在系统科学中，复杂网络理论被广泛应用于交通系统、社交网络、生物网络等领域，为我们理解和优化这些系统提供了重要的工具和方法。
2. 自组织理论自组织理论是复杂性理论的另一个重要分支，它研究的是系统内部个体之间的相互作用如何导致整体的自组织行为。
自组织现象在自然界和人类社会中普遍存在，如蚁群行为、城市交通流动等。
通过研究自组织现象，我们可以发现系统内部的潜在规律，并设计出更加高效和鲁棒的系统。
三、复杂性理论在工程中的应用1. 复杂系统建模与仿真在工程领域中，复杂系统建模与仿真是复杂性理论的一个重要应用方向。
通过建立系统的数学模型，模拟系统内部个体的相互作用，并进行仿真实验，可以帮助工程师深入理解系统的行为和性能，并优化系统的设计和运行。
例如，在交通领域中，我们可以利用仿真技术研究交通流量的分布和拥堵情况，从而制定更加合理的交通管理策略。
2. 复杂系统优化与控制复杂系统优化与控制是复杂性理论在工程中的另一个重要应用方向。
通过对系统内部个体的相互作用和行为规律进行建模和分析，可以设计出更加高效和智能的优化和控制算法。
例如，在能源管理领域中，我们可以利用复杂性理论的方法优化能源系统的调度和分配，提高能源利用效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
复杂性科学研究的复杂系统涉及的范围很广，包括自然、工程、生物、经济、管理、政治与社会等各个方面；它探索的复杂现象从一个细胞呈现出来的生命现象，到股票市场的涨落、城市交通的管理、自然灾害的预测，乃至社会的兴衰等等，目前，关于复杂性的研究受到了世界各国科学家们的广泛关注。
1999年，美国《科学》杂志出版了一期以“复杂系统”为主题的专辑，这个专辑分别就化学、生物学、神经学、动物学、自然地理、气候学、经济学等学科领域中的复杂性研究进行了报道。
由于各学科对复杂性的认识和理解都不一样，所以该专辑避开术语上的争论，采用了“复杂系统”这个名词。
"复杂性"的特征复杂性主要有以下一些特性：自组织（self-organisation）。
许许多多独立的因子在许许多多方面进行着相互作用。
例如：由几十亿相互关联的神经细胞组成大脑；由成千上万相互依存的工人组成的人类社会。
这些过程没有任何人为的策划、组织、控制，而是大量的个体在相互作用、影响下自然演化的结果，这个过程便是自组织。
适应（adaptation）。
所谓适应是指复杂的、具有自组织的系统可以自我调整。
在自我调整的过程中，它们不是被动地对所发生的事件作出反应，而是积极试图将所发生的一切都转化为对自己有利。
公司在激烈竞争的环境里求生存，政党、政府在变化的社会环境下调整改变政策，都属于自我调整。
动态（dynamic）。
复杂系统总是处在发生、发展、老化、突变等的过程中，整体特性有时甚至突然或神秘地改变，整体性能改变并不暗示一定有外力的作用存在。
这种变化也包括系统中部分与整体的作用关系也在变化。
复杂系统的变化行为有很多不同的形态。
此外，复杂系统还有一些其他学科已为人熟知的特性，如非平衡态，整体大于部分之和，部分影响整体，整体影响部分，系统个体的随机性等。
概括起来，复杂系统都有一些共同的特点，就是在变化无常的活动背后，呈现出某种捉摸不定的秩序，其中演化、涌现、自组织、自适应、自相似被认为是复杂系统的共同特征。
涌现机制:涌现机制是复杂系统出现各种激动人心现象、图案和模式的共同表征，这里既包括灾难式的突现，也包括创新式的涌现。
涌现的数学、物理学、生物学和社会学表征及其临界点将成为认识复杂系统的重要标志。
社会层次的复杂系统因为具有思维能力的人的介入而变得更为复杂。
典型的如社会经济系统、金融系统、企业组织管理系统等，在这类系统中，因人的参与所产生的不确定性、投机性及主客体易位等特征赋予了额外的复杂性。
如何将描述复杂系统的动力学理论引入经济学，探讨在危机涌现时的行为是管理科学的重要问题。
自组织机制:复杂系统中宏观结构的涌现往往孕育于其自组织的机制，这在生物学和社会学中均不乏例证。
自组织还是复杂系统对环境产生自适应性的一个重要的调整机制。
自适应性表征了复杂系统在系统层次上的自身调控能力。
复杂系统与各层次子系统之间往往具有一定的自相似性，可以利用分形来加以描述。
软技术与软方法专题是针对各类不同的复杂系统的复杂性研究存在的共性―――研究方法问题开展研讨。
包括：复杂系统的动力学与建模的研究；复杂系统结构、功能与行为的研究；复杂系统的度量、辨识、预测与评价；复杂系统的演化、涌现、自组织、自适应、自相似的机理；复杂系统中的策划与调控；人―机结合的综合集成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、多智能体等。
耗散结构理论在近代自然科学史上，矗立着三块举世瞩目的丰碑：与科学巨人牛顿的名字联系在一起的经典力学；与现代物理学的奠基人爱因斯坦的名宇联系在一起的相对论；与玻尔、海森堡等人的名字联系在一起的量子力学。
几十年来，全世界的科学家们在仰望科学的顶峰的同时．都在企盼着另一块超越巨人的丰碑矗起……公元1977年，当被科学界誉为现代热力学的奠基人、当代著名理论物理和物理化学家伊利亚·普里戈金以其创立的耗散结构理论把当年的诺贝尔化学奖的桂冠举过头顶的时候，这一伟大的时刻终于到来了。
人们清楚地知道：普里戈金所创立的耗散结构理论对于整个自然以至社会科学产生的划时代的重大影响，远远超出了一次诺贝尔奖的价值。
伊利亚·普里戈金，1917年出生于十月革命前夕的莫斯科。
在俄罗斯社会制度发生重大变革的历史时期，普里戈金一家在莫斯科生活了4年。
1921年。
他们一家离开苏联，经过几年的迁徙和旅居生活之后，于1929年定居比利时。
1957年，年仅40岁的普里戈金担任布鲁塞尔自由大学教授，并于1959年起担任索尔维国际物理及化学研究所所长。
从50年代起，他以其非凡的科学组织能力、深刻的抽象和直觉能力领导布鲁塞尔学派的科学家们经过十多年的研究，终于在1969年提出了“耗散结构理论”，把理论热力学的研究推向了当代的最高峰。
那么“耗散结构理论”到底为我们解决了什么问题呢？我们知道：自然科学研究的对象有三个领域：一个是至小无内的基本粒子领域；一个是至大无外的天体宇宙；另一个就是我们人类生活的、介乎二者之间的物质世界。
在这个世界里，随时随地都在发生着十分复杂的变化：人和动物在出生、成长、衰老、死亡；植物在出苗、开花、结果、枯萎……随着时间的流逝，自然界在发生着丰富多彩却一去不复返的变化。
长期以来，人类搞清了许多复杂的自然现象，但对人体本身的变化却一直迷惑不解；人体从细胞到胚胎，通过不断提取营养（大都是无序的小分子）变成了大分子有序的蛋白质，这是一个从无序到有序的过程。
应用以往的定律应该如何解释？食物中杂乱无序的小分子物质是怎样构成了耳朵、鼻子、眼睛、四肢等高度对称的、结构上有序、思维有序、功能有序的人体呢？这一科学之谜终于被普里戈金揭开了。
他的“耗散结构理论”指出：一种远离平衡态的非平衡系统在其外参数变化到某一值时，通过系统与外界连续不断地交换能量和物质，系统可以从原来无序性状态转变到空间、时间和功能上都有序的结构。
不仅一个活的人体、动物体、植物体是耗散结构，就是一个社会系统，如一个城市、一个工厂也都是一种远离平衡态的耗散结构。
也就是说，远离平衡态的非平衡系统可以是生物的、物理的、化学的，也可以是社会的。
耗散结构理论已经在化学、生物、激光等方面得到了广泛的应用，就其在自然科学和社会科学系统论方面的意义讲，是无可估量的。
/nature/wenx/wxd/xza/xza.htm1、问题的提出：两种物理图象、两个演化方向和两类运动规律的矛盾十九世纪，由于生产的发展，特别是由于蒸汽机的广泛使用，为了提高热机的效率，热力学开始建立和发展起来。
1842年到1848年，由迈尔、焦耳、赫尔姆霍茨等人建立了热力学第一定律。
1850年一1851年汤姆生和克劳修斯建立了热力学第二定律，从而奠定了热力学的理论基础。
为了从微观的角度说明宏观的热力学现象，克劳修斯、麦克斯韦、玻尔兹曼、吉布斯等人建立了统计物理学。
这个时期的热力学和统计物理学主要研究一个系统处于平衡态，以及从一个平衡态过渡到另一个平衡态的过程。
即可逆过程的运动规律。
对于非平衡系统与不可逆过程，除了根据热力学第二定律指出，一个不与外界发生物质和能量交换的孤立系统，自发地趋于平衡态这—过程是不可逆的之外，没有给出更多的知识。
因而我们称之为平衡态热力学和统计物理学。
然而，在描述时间的问题上，热力学理论和动力学理论发生了根本性的分歧。
我们知道，在当时的牛顿力学(后来的量子力学和相对论力学亦不例外)中，时间和空间坐标一样，本质上只是一个描述运动的几何参量。
力学问题可以放在四维时空中来进行研究，它们的基本方程，如牛顿运动方程，薛定谔方程，对于时间来说都是可逆的、对称的。
也就是说，这些方程既可以说明过去，又可以决定未来，在方程中不出现任何“时间箭头”的问题。
总之，动力学给我们描述的是一个可逆的、对称的世界图景。
但是，热力学第二定律却给我们提供了一个本质上完全不同的物理图象。
它指出，一个孤立系统，无论其初始条件和历史如何，它的一个状态函数熵会随着时间的推移单调的增加，直至达到热力学平衡态时趋于极大，从而指明了不可逆过程的方向性。
既“时间箭头”只能指向熵增加的方向。
熵增加原理第一次把演化的观念、历史的观念引入物理学。
“熵”概念的提出，是十九世纪科学思想的一个巨大贡献，它的意义完全可以和生物学中提出的“进化”概念相媲美，热力学和动力学给我们提供了两幅不同的物理图象，产生了可逆的微观方程和不可逆的宏观现象的矛盾。
十九世纪的热力学和生物学都涉及到世界运动变化的方向，即“时间箭头”的问题。
[url=/yuwen/book6/shangshi/xiangguang/shangshixg13.ht m]热力学第二定律[/url]说明的是一个孤立系统朝着均匀、无序简单、趋向平衡态的方向演化，这实际上是一种退化的方向。