复杂

梅拉妮·米歇尔

出版时间

2011-07-31

ISBN

9787535767134

评分

★★★★★
书籍介绍
翻开这本《复杂》,你会先被一个反直觉的核心观点抓住:看似随机的行为,可能源自完全确定的规则;对初始条件的微小扰动,会在时间推移中被放大成无法预测的长期结果。作者用逻辑斯蒂映射、混沌中的普适常数这些例子,把'无序里藏着秩序'讲得清晰可感。但真正让读者记住它的,是全书横向打通生物、计算、进化与信息的野心——蚂蚁群落、大脑、免疫系统、互联网、经济被并置在同一张图景下,由'无中央控制、靠简单规则涌现出集体智能'这一主线串联。它不是轻松读物,也非面面俱到,有读者嫌后期失焦、有读者憾于社会系统着墨不足;可正是这种不加粉饰的诚实,让它成为复杂系统领域少见的、敢于展示边界与留白的入门之作。
作者简介
梅拉妮·米歇尔(Melanie Mitchell),波特兰州立大学(Portland State University)计算机科学教授,圣塔菲研究所(Santa Fe Institute)客座教授。 唐璐,博士,毕业于中国科学院数学与系统科学研究院,现任教于湖南大学。
AI导读
核心看点
  • 本书系统梳理了复杂系统科学的起源与核心概念,深入探讨混沌理论、不可计算性及哥德尔定理,揭示简单确定性规则如何演化出看似随机的复杂行为,打破传统还原论思维,展示科学范式的根本性转变。
  • 作者横跨计算机科学、生物学、物理学等多领域,详细解析元胞自动机、遗传算法及网络科学原理,阐明大脑、免疫系统、互联网等自组织结构的共性,强调无中央控制下的集体智能与适应性涌现机制。
  • 书中批判性地审视了进化论与现代综合学说的局限,探讨复杂性与进化的关系,指出当前复杂系统研究缺乏统一数学工具的现状,引导读者理解信息、能量与计算在生命和社会系统中的深层联系。
读者共识
  • 读者普遍认可本书在打通计算机、物理、生物等领域壁垒方面的卓越贡献,认为其科普功力深厚,能清晰阐释复杂系统共性,但同时也指出书中缺乏核心数学工具指导,部分章节逻辑跳跃,系统性不足,存在私货。
  • 许多读者表示本书彻底颠覆了其世界观,从混沌理论到不可计算性,内容极具震撼力,但也承认阅读过程艰难,似懂非懂,部分读者批评其后期内容混乱,将物理概念强行类比生物现象,有民科嫌疑,需谨慎对待。
  • 尽管存在争议,本书仍被广泛推荐为复杂系统入门读物,读者认为其价值在于提供宏观视角与概念路线图,而非具体技术细节;对于寻求科学哲学反思、理解世界复杂性本质的读者而言,这是一本值得反复咀嚼的经典之作。
精彩摘录
  • "·看似混沌的行为有可能来自确定性系统,无须外部的随机源 ·一些简单的确定性系统的长期变化,由于对初始条件的敏感依赖性,即使在原则上也无法预测。 ·虽然混沌系统的具体变化无法预测,在大量混沌系统的普适共性中确有一些“混沌中的秩序”,例如通往混沌的倍周期之路,以及费根鲍姆常数。因此虽然在细节上“预测变得不可能”,但在更高的层面上混沌系统确实可以预测的。"
  • "当然,在通用图灵机U中,将M的代码置于U的带子的“程序”部分,将M置于带子的“输入”部分,U就能在M上运行M。"
  • "混沌指的是一些系统——混沌系统——对于其初始位置和动量的测量如果有极其微小的不精确,也会导致对其的常期预测产生巨大的误差。也就是常说的“对初始条件的敏感依赖性”。"
  • "逻辑斯蒂映射极为简单,并且完全是确定性。然而得到的混沌轨道看上去却非常随机。因此表面上的随机可以来自非常简单的确定性系统。"
  • "对于任何能产生混沌的R值,只要初始值有不确定性,不管精确到小数点后多少位,最终都会在t大于某个值时变得无法预测。"
  • "R值的收敛速度"
  • "混沌中"
  • "同许多其他精彩的思想一样,元胞自动机也是由冯诺依曼发明的,他在二十世纪四十年代受他的一位同事——数学家乌拉姆——的启发提出了这个思想(为了与冯诺依曼体系结构相区别,元胞自动机经常被成为非冯诺依曼体系结构,这是计算机科学的一大笑话。)"
目录
前言
致谢
第一部分 背景和历史
第1章 复杂性是什么
昆虫群落

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用户评论
“第一推动”第一辑出版是1997年的事了。那一年暑假全泡在西单图书大厦四层科普区。许多年后朋友听说我还没读完幽游白书大吃一惊,“真是白过了,因为14岁只有一次”。他们在读富坚义博而你在读霍金彭罗斯克莱因萨斯坎德。是啊14岁只有一次,所以哪一条路都是不归路。1997年暑假,你和世界交锋的机会也只有一次。
就是科学大杂烩。
第二本震我三观的理科书,情绪不稳定了一个月,看了很多心理书都没用,最后尝试理解复杂系统的模型...拯救了我,现在觉得世界真是又美好又神秘
部分很好,全书系统性不强,私货多。
今年读到的最好的非虚构类书,非常喜欢的部分包括逻辑斯蒂映射(混沌可以来自非常简单的确定性系统),复杂系统对进化论的进化和挑战,遗传算法(机器人罗比捡易拉罐的例子实在太生动有趣了),元胞自动机(作者讲了自己的majority classification工作,类似于在大家都只知道最近邻居政治观点的情况下投票选举,预测两个选举人谁会赢),类比算法(作者的PhD工作,copycat),囚徒困境(最优策略非常简单,针锋相对政策,Tit for Tat),网络的小世界性和无尺度性,分形和幂律(在代谢比例理论中的应用)。最为刷新我认识的,就是遗传算法和元胞自动机让我开始觉得任何复杂系统都是从底层开始可计算的,甚至人类的高级智能。#21万#
樊登读书
我原本期待的是一种深入浅出的解读,而不是偏罗列的概述,尤其是科学这类学科,如果只是熟知一些名词,并不能说学到了什么。当然可以按图索骥去补齐概念背后的道理,但这样这本书本身的意义也就更少了。不过从满足好奇心的角度来看,这本书可以一读。
我是真得读不懂,我太瓜了。放十年再来读,打四星就一个原因,不想显得我很瓜,哈哈哈
震碎三观。
一位非常敬重的老师推荐读的,读完对经济学甚至是整个世界有了一点点更深刻的思考。
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