复杂性、复杂系统与复杂性科学

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。

复杂系统本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来吧！复杂系统是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。

复杂系统是相对时代以来构成科学事业焦点的简单系统相比而言的，具有根本性的不同。

简单系统它们之间的相互作用比较弱，比如封闭的气体或遥远的星系，以至于我们能够应用简单的统计平均的方法来研究它们的行为。

而复杂并不一定与系统的规模成正比，复杂系统要有一定的规模，复杂系统中的个体一般来讲具有一定的智能性，例如组织中的细胞、股市中的股民、城市交通系统中的司机，这些个体都可以根据自身所处的部分环境通过自己的规则进行智能的判断或决策。

复杂系统简介随着新世纪的钟声响起，人类已经步入一个崭新的千年。

在这新千年来临之际，人类的科学技术不断进步，一方面科技取得了瞩目的成绩，并以前所未有的速度改变人们的生活；然而另一方面这也让更多的人迷惘了，未来的科技究竟何去何从，科学本身将如何发展？我们为什么要努力的发展科技？我们要朝哪个方向发展？所有的问题都指向了新科学：复杂系统。

有人预测，将成为21世纪的科学，因为它不仅仅从科学技术上指明了21世纪的发展方向，而且它给我们提供了一种崭新的世界观。

完美的、均衡的世界不存在了，取而代之的是复杂性的增长和混沌边缘的繁荣。

自上而下的分解分析方法曾经在几千年的科学发展中发挥了威力，然而复杂性科学却提出了一种自下而上的自然涌现方法。

数学无疑是人类理性认识自然的有力武器，然而面对庞大的，简单的数学推理不能胜任，复杂性科学开始运用来分析科学对象。

[1]复杂系统定义根据以上的描述，我们可以得到中对复杂系统的描述性定义：复杂系统（complex system）是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。

复杂系统是一个很难定义的系统，它存在于这个世界各个角落。

如此，我们也可以这样定义它:1. 不是简单系统，也不是随机系统。

2. 是一个复合的系统，而不是纷繁的系统（It's complex system not complicated.）3. 复杂系统是一个非线性系统。

复杂系统综述1.关于系统的分类通俗的讲系统可以分为三类：简单系统，随机系统，复杂系统。

简单系统，特点是元素数目特别少，因此可以用较少的变数来描述，这种系统可以用牛顿力学去加以解析。

简单系统又是可以控制的，可以预见的，可以组成的。

随机系统：其特征是元素和变量数很多，但其间的耦合是微弱的，或随机的，即只能用统计的方法去分析。

复杂系统：特征是元素数目很多，且其间存在着强烈的耦合作用。

复杂系统由各种小的系统组成，例如在生态系统中，是由各个种群，各种生物组成的。

生态系统是复杂系统的一个最好的例子。

2.复杂系统复杂性科学是在20世纪80年代中期兴起的，主要研究复杂系统和复杂性的一门科学.目前虽然还处于木萌芽状态，但已被有些科学家誉为“21世纪的科学”。

随着复杂性科学的兴起，对复杂系统的研究也越来越受到重视，国内外许多学者正致力于这方面的研究[1]。

2.1 复杂系统的定义复杂系统（complex system）是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。

复杂系统是相对牛顿时代以来构成科学事业焦点的简单系统相比而言的，具有根本性的不同。

简单系统它们之间的相互作用比较弱，比如封闭的气体或遥远的星系，以至于我们能够应用简单的统计平均的方法来研究它们的行为。

而复杂并不一定与系统的规模成正比，复杂系统要有一定的规模，复杂系统中的个体一般来讲具有一定的智能性，例如组织中的细胞、股市中的股民、城市交通系统中的司机，这些个体都可以根据自身所处的部分环境通过自己的规则进行智能的判断或决策。

根据以上的描述，我们可以得到复杂性科学中对复杂系统的描述性定义：复杂系统是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。

复杂系统有以下特性：1.智能性和自适应性这意味着系统内的元素或主体的行为遵循一定的规则，根据“环境”和接收信息来调整自身的状态和行为，并且主体通常有能力来根据各种信息调整规则，产生以前从未有过的新规则。

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。

复杂性科学的方法论探究引言复杂性科学是一个跨学科的领域，涵盖了数学、物理学、生物学、社会学等多个学科的知识，并致力于探究和理解复杂系统的性质和行为。

复杂性科学的方法论是指在探究和诠释复杂系统时所接受的探究方法和理论框架。

本文将探讨，并介绍一些常用的方法和工具。

一、复杂性科学的基础理论复杂性科学的基础理论主要包括混沌理论、自组织理论和复杂网络理论。

混沌理论探究非线性系统的演化和随机性，在诠释和模拟各种自然现象和社会现象时发挥了重要作用。

自组织理论探讨系统自动形成和演化的机制，强调系统内部的互相作用和调整作用。

复杂网络理论探究网络系统的结构和特性，包括小世界网络、无标度网络等。

这些基础理论为提供了理论基础和分析工具。

二、复杂性科学的探究方法1. 模型构建和仿真复杂性科学的探究方法之一是通过构建数学模型和进行计算机仿真来理解和猜测复杂系统的行为。

模型可以是基于已有理论的数学方程，也可以是基于数据进行推导和构建的统计模型。

通过对模型进行仿真，探究人员可以观察和分析系统在不同参数条件下的演化和行为变化，从而揭示系统内部的规律和机制。

2. 多标准分析复杂系统往往具有多个层次和时间标准的组成部分，不同标准的互相作用和调整干系是系统整体行为的重要因素。

因此，复杂性科学的探究方法需要接受多标准分析的手段。

多标准分析包括从微观到宏观的观察和测量，以及从瞬态到稳态的时间标准分析。

通过多标准分析，可以揭示系统内部的层次结构和互相作用模式，为理解和描述系统的复杂行为提供基础。

3. 数据开掘和机器进修随着信息技术的进步，我们此刻可以获得大量的数据，这些数据可以用于探究和分析复杂系统。

数据开掘和机器进修是复杂性科学的重要探究方法之一。

通过对大数据进行分析和建模，探究人员可以发现数据背后的规律和模式，并进行猜测和优化。

数据开掘和机器进修的方法可以应用于各种领域，如生物学、社会学和经济学等，援助我们理解和诠释复杂系统的行为。

三、复杂性科学的应用领域在各个领域都有广泛的应用。

分类号:B J42科学时报/2000年/07月/21日/第004版/综合报道复杂系统与复杂性科学国家自然科学基金委员会举办“复杂系统与复杂性科学”为主题的科学论坛。

从科学发展和国家长远需求的战略高度对“复杂系统与复杂性科学”这一主题及其关键科学问题进行了研讨和论证。

与会专家一致认为,目前的科学发展正处于一个新的转折点,那就是复杂性科学的兴起。

考虑到国际科学研究发展的整体趋势,结合我国在复杂系统与复杂性研究方面的基础,在我国应大力提倡和加强对复杂性科学这个虽还处于萌芽状态,但已被有些科学家誉为是“21世纪的科学”的跨学科的新兴领域的研究。

复杂性科学是指以还原论、经验论及“纯科学”为基础的经典科学正在吸收系统论、理性论和人文精神而发展成的新学科。

目前,国内许多学者对此正在进行探索。

与会专家一致认为:尽管复杂系统的范围很广,涉及自然现象工程、生物、经济、管理、军事、政治、社会等各个方面,但概括起来,目前,复杂性科学研究可分为物理层次、生物层次和社会层次等三个层次来开展研究,同时,还需要开展这三个层次之间的共性的研究,即关于复杂性与复杂系统的理论与方法研究,这对学术创新,并尽快使我国在复杂性科学领域的研究进入国际前沿水平具有战略意义。

通过与会专家的广泛讨论,初步提出了以下几个关键科学问题。

一、复杂系统与复杂性的理论与方法研究复杂性科学研究中的物理层次、生物层次和社会层次等三个层次中的之间的共性问题。

1.复杂系统的动力学与建模的研究2.复杂系统结构、功能与行为的研究3.复杂系统的度量、辨识、预测与评价4.复杂系统的演化、涌现、自组织、自适应、自相似的机理5.复杂系统中的策划与调控6.人-机结合的综合集成7.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(M u l t i-A g e n t)等二、物理层次复杂系统的研究1.湍流的复杂性研究2.材料损伤的灾变3.成矿动力巨系统的复杂性及时空结构涌现机制4.自适应生物材料5.火灾系统的动力学演化二、生物层次复杂系统的研究生物层次的复杂系统以脑的复杂性为标志,尤以脑的高级功能活动为典型。