★复杂性科学及方法论研究与应用★
复杂系统科学的基本原理、常用方法和应用方向
复杂系统科学的基本原理、常⽤⽅法和应⽤⽅向A.F.Siegenfeld等导语如何理解复杂系统？如何分析复杂系统？如何设计复杂系统？这是研究和学习复杂性科学会遇到的问题。
美国新英格兰复杂系统研究所（New England Complex Systems Institute, NECSI）的 Yaneer Bar-Yam（创始⼈及所长）和 Alexander F. Siegenfeld 近期撰⽂，梳理了复杂性研究的共识，全⾯介绍了复杂系统科学这⼀领域的基本原理、常⽤⽅法和应⽤⽅向。
论⽂题⽬：An Introduction to Complex Systems Science and its Applications论⽂地址：很多概念和定量的分析框架所基于的标准假设对于众多复杂的物理、⽣物和社会系统并不满⾜。
复杂系统科学可以告诉我们这些假设在什么情况下失效，以及为什么失效，并提供了可以理解复杂系统属性的另⼀个框架。
本综述介绍了复杂系统科学的⼀些基本概念，包括复杂度曲线，有效性和适应性的权衡，系统复杂度和环境复杂度匹配的必要性，多尺度分析以及进化过程。
复杂系统科学的⽬的是对系统⼀般属性的理解和讨论，⽽不是对于具体系统动态的建模。
相对于提供全⾯的综述，本⽂更希望是来科普⼀些可⽤于对我们世界⾥的复杂系统进⾏理解和应⽤的简单概念和分析⽅法。
本⽂将以简单的语⾔进⾏，只需要⾼中层次的数学和科学背景即可，以便让各个领域的学者与各个⾏业、各级政府和慈善机构的决策者以及其他任何对系统和社会感兴趣的⼈都可以看懂。
引⾔我们应该如何科学地研究物理、⽣物和社会等复杂系统？实证研究虽然有⽤，但它们本⾝还不够，因为所有实验都需要⼀个可以解释它们的理论框架。
尽管当前存在许多这样的框架来理解系统的特定组成部分或⽅⾯，但⼤多数定量研究所依据的标准假设通常并不适⽤于整个系统层次，从⽽导致⼤尺度⾏为的原因和后果被错误地描述。
本⽂对复杂系统科学进⾏了介绍，展⽰了它的⼀些应⽤，它能帮助我们在周边复杂系统中进⾏有效决策。
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。
社会系统复杂性与社会科学方法
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。
复杂性科学
4.1 基于复杂性科学思想的团队建模
建模 运作 涌现 影响因素
第一种模型
第二种模型
Salas等人“团队高效模型(TEM)” 输入 个体：知识、技能、能力、内在动 机和态度、 团队：成员同质性、团结程度、权 力分布 目标任务：复杂性、类型 工作：工作结构、沟通、团队规范 转化 团队的培训、沟通和协调过程 输出 团队环节绩效
4.2 团队运作结构的变化方面
建模 运作 涌现 影响因素
复杂性科学认为,团队的运作结构就是团队个体成员为了完成团队目标 任务而相互依赖的行为机制,它决定了团队整体的行为特性和功能表现。
传统观点
复杂性科学观点
人为控制与设计的结果
团队系统(或其局部)与不确定性环境之间互动适应、 不断自发调整的过程,是一种自组织行为。
03
复杂适应系统理论：霍兰提出来的一个 复杂性理论分支。所谓具有适应性，就 是指它能够与环境以及其他主体进行交 互作用。
05
进化计算：一系列搜索技术，它以进化 原理为仿真依据，侧重于算法的研究， 主要有四大流派：遗传算法、进化规划、 进化策略和遗传编程。
02
自组织临界性理论：多种要素相互作用的 大系统能够自发地朝临界状态演化，这种 自组织临界状态，小事件会导致大事件乃 至突变。
1 团队绩效
2 团队文化
3 团队领导
4.4 影响涌现现象产生的因素
建模 运作 涌现 影响因素
有意义的差异性：成员主体间的差异,表现在个人知识、 技能、经验等方面存在多样性,可以形成有价值的非线 性作用关系。
内部沟通学习：理解团队的共同目标,促进团队学习和 合作,增强团队凝聚力和信任。
共同目标：团队存在的理由,为团队运行过程中的决策 提供参照物,判断团队进步的可行标准,为团队成员提供 一个合作和共担责任的焦点。
复杂性科学及其在生态系统研究中的应用
ｔ ｅ ｃｉ ｃ ｉ ．Ｔ ｅ ｉ ｎ ｒｉｔ ｒｃｉ ｎ ｆａ ｃ ｓ ｓｅ ａｅ ｍａｎ ｄ ｉｉｇ ｆｒ ｅ ｆｒ ｓ ｌ —ｏｇ ｎ ｚ ｔ ｎ，ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｄ ｏｄ ｒｏ ｈ ｒｉａ ｔ ｔ ｌｙ ｈ ｎ ｅ ｅ ａ ｔ ｓｏ ｎ ｅ ｏ ｙ ｔｍ ｉ ｒｖｎ ｏｃ ｅｆ ｒ ａ ｉａｉ ｎ ｏ ｒ ｏ ｏ ｏ ｌｘｔ ａ ｒ ｅ ｆ ｙｎ
摘
要： 复杂性科 学是一 门新兴的交叉学科 ， 主要研 究复杂 系统、 复杂性及其 方法论。生态 系统是一个典型 的复 杂适
应 系统， 处于混沌的边缘或临界 态。 内部作用是 生态 系统复 杂化 、 有序化 及 自组 织的主要 推动 力。复杂性科 学应 用 于生 态系统的研 究， 旨在更好地 了解生物及其环境组分 间的相互作 用以及 生态 系统复杂性 的动 态特征与 演化机制 。 本文综合 国内外研究动态， 介绍 了复杂性 的定义、 复杂性科 学的研 究方法及在 生态 系统研 究中的应用 ， 并对一 些存在
ｃ ｓｅ ｕ ｓ ｄ．
Ｋｅ ｒ ｓ Ｅ ｏ ｙ ｔｍ； ｉｎ ｅ ｏ ｏ ｌ ｘｔ ； ｅ ｅ ｒ ｈ ｍｅｈ ｏ ｏ ｉ ｓ ｙ ｗｏ ｄ ￣ ｃ ｓ ｓｅ Ｓ ｅ ｃ ｆ ｍｐ ｅ ｉ Ｒ ｓ ａ ｃ ｔ ｏ ｌｇ ｅ ｃ ｃ ｙ ｄ
复杂性科学 研究兴起 于 ２ Ｏ世纪 ８ 年 代初 ， Ｏ 因其 对 现 实事物 的深刻 洞 察 和 揭示 受 到 各 国学 者 的重 视 ， 称 为 被
“ ｌ世纪 的科 学 ” ２ 。复杂性 科 学 是新 兴 的交 叉 学科 ， 研究
Ｑｉ Ｊｏｉ ｈ ｎ ｎ ｇ ｏＹ ｎ ｈ ｙ ｎ （ ｎ ｕ Ａ ｒ ｕｔ ａ Ｕ ｉ ｒ ｔ， ｅ ｉＡ ｈ ｉ２０ ３ ， ｈｎ ） ｎＸ ａ ｌ Ｚ ａ ｇＱｉｇ ｕ ａ ｇＳ ｕ ｕ Ａ ｈ ｉ ｇｉ ｌ ｒｌ ｎ ｅｓｙ Ｈ ｆ ，ｎ ｕ，３ ０６ Ｃ ｉａ ｎ ｃ ｕ ｖ ｉ ｅ
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。
复杂科学对教育研究的方法论意义
复杂科学对教育研究的方法论意义复杂科学是一种客观观察现象并使用统计学和数学方法模拟,来描述和预测复杂性系统的多重可能性和不确定性。
它为社会科学研究带来了新的可能性，特别是在教育学研究中。
它提供了一种合理的方法来探究学校现象的复杂性，它的方法论意义在于，可以更好地理解复杂的系统，更好地提高教学、组织和成就的有效性。
首先，复杂科学可以帮助研究者更好地了解社会现象的复杂性。
传统的教育现象研究趋向于将学校中的现象简化为单个行为，从而忽略了复杂性和多样性。
而复杂科学家们利用现代计算机和大量数据，从复杂性的角度来探究学校中的社会现象，以模拟这些社会现象的变化和发展过程，发现这些社会现象之间的复杂关系，帮助研究者更好地理解它们。
其次，复杂科学可以提高教学有效性。
复杂研究结果可以为学校和教育决策者提供有价值的信息。
通过定义不同的系统变量并分析它们的交互作用，可以深入挖掘教学现象，准确地估计各变量在教学有效性中的作用，并预测不确定的结果。
复杂科学可以为教学决策提供实用的方法和过程，使学校的行为更具预测性和可解释性，从而提高教学有效性。
此外，复杂科学还可以提高组织效率。
许多学校组织系统包含许多不同的元素，这些元素之间有许多复杂的关系。
复杂科学方法可以帮助研究者了解这些元素之间的复杂关系，分析组织的行为，从而找出最大化组织效率的解决方案。
复杂科学在教育研究中起着越来越重要的作用，它的方法论意义在于，可以更好地理解复杂的系统，更好地提高教学、组织和成就的有效性。
它可以为学校和教育决策者提供有价值的信息，从而帮助他们更有效地实现自己的目标。
基于复杂性科学的课程研究方法论初探
方法论初探2023-11-03•引言•复杂性科学概述•基于复杂性科学的课程研究方法目录•复杂性科学在课程研究中的应用•基于复杂性科学的课程研究方法论的挑战与展望•结论与参考文献目录01引言当前教育背景随着教育领域的发展，课程研究方法论已经成为了教育改革的重要方向。
研究意义基于复杂性科学的课程研究方法论能够为课程设计、实施和评价提供新的视角和指导，有助于提高教育质量和效果。
研究背景与意义研究目的与内容研究目的本研究旨在探讨基于复杂性科学的课程研究方法论，分析其基本原理、应用领域和实践策略。
研究内容研究内容包括复杂性科学的基本概念、课程研究方法论的演进与变革、基于复杂性科学的课程研究方法论的构建与应用等。
本研究采用文献综述、案例分析和实践探索等多种方法，对基于复杂性科学的课程研究方法论进行深入探讨。
研究方法研究结构包括引言、文献综述、方法论构建、实证分析、结论与展望等部分。
研究结构研究方法与结构02复杂性科学概述复杂性科学的定义与特点复杂性科学的定义复杂性科学是一种研究复杂系统内在运作机制和规律的科学，通过数学、计算机科学、物理学、生物学等多个学科的交叉研究，实现对复杂系统的定量描述和模拟。
复杂性科学的特点复杂性科学强调对系统的整体性、非线性、自组织性等特征的研究，注重从多因素、多层次、多变量角度分析系统的动态行为和演化规律。
复杂性科学的研究范畴研究复杂系统的组成要素、拓扑结构、功能机制等，揭示系统内在的相互作用和动态演化。
复杂系统的结构与功能研究复杂网络的结构特征、演化规律和动力学行为，探讨网络拓扑结构对系统功能和行为的影响。
复杂网络的构建与分析研究复杂系统的稳定性、可控性和优化问题，探索通过反馈机制和智能算法实现对复杂系统的有效控制和优化。
复杂系统的控制与优化复杂性科学广泛应用于生态学、社会学、生物学、经济学等多个领域，为解决实际问题提供了新的视角和方法。
复杂系统的应用领域复杂性科学的思想可以追溯到早期的哲学和自然科学研究，如莱布尼茨的微积分学、康德的哲学思想等。
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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。
虽然目前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。
一、复杂性科学研究复杂性科学主要包括：早期研究阶段的一般系统论、控制论、人工智能；后期研究阶段的耗散结构理论、协同学、超循环理论、突变论、混沌理论、分形理论和元胞自动机理论。
限于篇幅，本文只简要介绍协同学、突变论和耗散结构理论。
(一)协同学协同学(Synergetics)是由德国学者哈肯创立的。
协同学是研究有序结构形成和演化的机制，描述各类非平衡相变的条件和规律。
协同学认为，千差万别的系统，尽管其属性不同，但在整个环境中，各个系统间存在着相互影响而又相互合作的关系。
协同学进一步指出，对于一种模型。
随着参数、边界条件的不同以及涨落的作用，所得到的图样可能很不相同；而对于一些很不相同的系统，却可以产生相同的图样。
由此可以得出一个结论：形态发生过程的不同模型可以导致相同的图样。
在每一种情况下，都可能存在生成同样图样的一大类模型。
(二)突变论突变论(Catastrophe Theory)的创始人是法国数学家勒内·托姆(Rene Thorn)。
突变论是研究客观世界非连续性突然变化现象的一门新兴学科。
突变论认为，系统所处的状态，可用一组参数描述。
当系统处于稳定态时，标志该系统状态的某个函数就取惟一的值。
当参数在某个范围内变化，该函数值有不止一个极值时，系统必然处于不稳定状态。
勒内·托姆指出：系统从一种稳定状态进入不稳定状态，随参数的再变化，又使不稳定状态进入另一种稳定状态，那么，系统状态就在这一刹那间发生了突变。
突变论还提出：高度优化的设计很可能有许多不理想的性质，因为结构上最优，因而可能存在对缺陷的高度敏感性，产生特别难于对付的破坏性，以致发生真正的“灾变” 。
(三)耗散结构理论耗散结构理论是普利高津(Pregogine)于20世纪60和70年代创立的普利高津一直在从事关于非平衡统计物理学的研究工作，当他将热力学和统计物理学从平衡态推到近平衡态，再向远平衡态推进时终于发现：一个远离平衡态的非线性的开放系统(不管是物理的、化学的、生物的乃至社会的、经济的系统)通过不断地与外界交换物质和能量，在系统内部某个参量的变化达到一定的阈值时，通过涨落，系统可能发生突变即非平衡相变，由原来的混沌无序状态转变为一种在时间上、空间上或功能上的有序状态。
这种在远离平衡的非线性区形成的新的稳定的宏观有序结构由于需要不断与外界交换物质或能量才能维持，因此称之为“耗散结构”(dissipative structure)。
二、复杂性科学方法论的研究现状最早明确提出探索复杂性方法论的是我国著名科学家钱学森，他在20世纪80年代，复杂性研究刚刚兴起的时候，就敏锐地提出要探索复杂性科学的方法论。
他认为研究开放的复杂巨系统必须采用新的方法，即他提出的从定性到定量的综合集成方法，后来发展成为综合集成方法的研讨厅体系。
随后，成思危教授在《复杂性科学与管理》一文中指出：“研究复杂系统的基本方法应当是在唯物辩证法指导下的系统科学方法”并提出这应包括四个方面的结合，即定性判断与定量计算、微观分析与宏观分析、还原论与整体论、科学推理与哲学思辨相结合。
但是成思危教授并没有对这些方法论原则展开全面细致的论述。
就目前来看，除了黄欣荣的《复杂性科学的方法论研究》外，国内对复杂性研究的方法论进行系统研究的目前还比较少，但是关于系统科学及其分支学科的方法论还是有比较多的探索。
(p240)例如，吴彤教授对自组织方法论做过专门研究，苗东升教授对系统方法论和混沌研究方法有深入探索，赵松年研究员对非线性方法论做过比较系统的研究等。
这些已有的关于系统科学及其分支学科的方法论的研究成果，对于我们探索复杂性科学的方法论都有一定的启发价值，值得后来的研究者借鉴和吸收。
国外学者也已经认识到研究复杂性科学方法论的重要性，并作了一些探索性的努力。
世界复杂性科学研究的中枢机构——美国圣菲研究所(SFI)的研究者已经认识到研究复杂性科学方法论的重要性，他们把计算模拟、隐喻类比等方法引入到复杂性研究之中。
1999年，美国《科学》杂志在其刊发的复杂性专刊中，其编者按文章《超越还原论》，就是对复杂性科学的方法论所作的探索。
法国著名思想家埃德加·莫兰在其六卷本巨著《方法》中，从哲学层面上对复杂性的研究方法以及其对科学思维和科学方法的影响进行了许多探索性的研究。
德国学者克劳斯·迈因策尔在《复杂性中的思维》一书中阐述了复杂性思维给人们思维方式带来的冲击和影响，并试图建构一个跨学科的一般方法论。
不过就目前的研究态势来看，国外对复杂性研究的方法论探索成果不多，并且多体现为复杂性探索所运用的具体方法(如模拟方法、数值方法、计算方法等)上，系统全面的哲学研究目前还没有全面展开。
三、复杂性科学方法论的具体特征(一)非线性“非线性”与“线性”是一对数学概念，用于区分数学中不同变量之间两种性质不同的关系。