複雜

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螞蟻在群體中為何能展現如此高效的協作與明確的目標導向？億級數量的神經元又如何匯聚出像意識這樣的極其複雜的現象？是什麼在推動免疫系統、互聯網、全球金融網絡與人類基因組等自組織結構不斷自發形成？這些問題構成了複雜系統科學試圖解答的迷人而棘手的領域。 要理解複雜系統，必須採用全新的研究方式，超越傳統的還原論，並重新界定各學科的邊界。依託在聖塔菲研究所的實務經歷和跨學科研究傳統，前沿的複雜系統研究者米歇爾用清晰的思路勾勒出該領域的研究框架，覆蓋生物、技術與社會等多重層面，探索潛在的普遍規律，同時也探討了複雜性與進化、人工智能、計算、遺傳學和信息處理等領域之間的聯繫。

前言
致謝
第一部分 背景和歷史
第1章 複雜性是什麼
昆蟲群落
大腦
免疫系統
經濟
萬維網
複雜系統的共性
如何度量複雜性
第2章 動力學、混沌和預測
動力系統理論的起源
對預測的重新認識
線性兔子和非線性兔子
邏輯斯蒂映射
混沌的共性
混沌思想帶來的革命
第3章 信息
信息是什麼
能量、功、熵
麥克斯韋妖
統計力學提要
微觀態與宏觀態
香農信息
第4章 計算
什麼是計算？什麼可以計算
希爾伯特問題和哥德爾定理
圖靈機和不可計算性
定義為圖靈機的明確程序
通用圖靈機
圖靈對判定問題的解決
哥德爾和圖靈的命運
第5章 進化
達爾文之前的進化觀念
達爾文理論的起源
孟德爾和遺傳律
現代綜合
對現代綜合的挑戰
第6章 遺傳學概要
第7章 度量複雜性
用大小度量複雜性
用熵度量複雜性
用算法信息量度量複雜性
用邏輯深度度量複雜性
用熱力學深度度量複雜性
用計算能力度量複雜性
統計複雜性
用分形維度量複雜性
用層次性度量複雜性
第二部分 計算機中的生命和進化
第8章 自我複製的計算機程序
生命是什麼
計算機中的自我複製
自我複製程序的深層意義
DNA的自我複製
馮•諾依曼的自複製自動機
馮•諾依曼
第9章 遺傳算法
遺傳算法菜譜
遺傳算法的應用
進化的羅比，易拉罐清掃機器人
GA演化的策略是如何解決這個問題的
GA是如何演化出好的技巧的
第三部分 大寫的計算
第10章 元胞自動機、生命和宇宙
自然界中的計算
元胞自動機
生命遊戲
四類元胞機
沃爾夫勒姆的“新科學”
第11章 粒子計算
第12章 生命系統中的信息處理
什麼是信息處理
免疫系統
蟻群
生物代謝
這些系統中的信息處理
第13章 如何進行類比(如果你是計算機)
容易的事很難
進行類比
我對類比的認識經歷
簡化的類比
模仿者
如何做到
模仿者程序
運行模仿者
總結
第14章 計算機模型
模型是什麼
理想模型
對合作的進化進行模擬
建模的好處
計算機建模注意事項
第四部分 網絡
第15章 網絡科學
小世界
網絡新科學
什麼是網絡思維
到底什麼是“網絡”
小世界網絡
無尺度網絡
網絡穩健性
第16章 真實世界中的網絡
真實世界中的網絡
網絡思想的意義
無尺度網絡是如何產生的
冪律以及對其的質疑
網絡中的信息傳播和連鎖失效
第17章 比例之謎
生物學中的比例縮放
一次跨學科合作
冪律與分形
代謝比例理論
理論的應用
爭議
冪律的未解之謎
第18章 進化，複雜化
遺傳，複雜化
基因是什麼
進化發育生物學
基因調控和考夫曼的“秩序的起源”
對考夫曼的研究的反響
總結
第五部分 尾聲
第19章 複雜性科學的過去和未來
統一理論和一般性原理
複雜系統研究的根源
五個問題
複雜性的未來，等待卡諾
附錄 訪談——梅拉妮•米歇爾談複雜性
參考文獻