《复杂性思考：复杂性科学和计算模型（原书第2版）》内容简介

本书是美国欧林工程学院Allen B.Downey教授以20世纪80年代兴起的复杂性科学这一领域的前沿研究成果为载体，在近十几年教学科研过程中积累而成的。内容主要分三部分：第一部分主要对复杂性科学的概念、范式和科学模式，以及复杂工程和复杂性思维等方面进行了介绍；第二部分主要从图论、小世界图、无标度网络、元胞自动机等方面对其经典算法及实现进行了介绍；第三部分主要从物理建模、自组织临界性、智能体模型、兽群算法、进化和合作进化等方面进行了介绍和实现。这三部分内容由整体到局部，由易到难，建议读者在阅读本书的过程中按照这个思路进行阅读，同时每章提供了练习题，读者可尝试实现。
（美）艾伦·B.唐尼（Allen B. Downey），现任美国欧林工程学院计算机科学系教授，著有一系列与软件和数据科学相关的免费、开源读物，包括由O'Reilly出版的Think Python、Think Bayes和Think Stats。他的博客Probably Overthinking It主要发表贝叶斯概率和统计学方面的文章。他还拥有加州大学伯克利分校的计算机科学系博士学位和MIT硕士与学士学位。他与妻子和两个女儿住在马萨诸塞州的波士顿。

作品目录

O'Reilly
Media,Inc.介绍
译者序
前言
第1章：复杂性科学
1.1、范式转变
1.2、科学模型的轴线
1.3、不同的模型用于不同的目的
1.4、复杂的工程
1.5、复杂性思维
第2章：图
2.1、图是什么
2.2、NetworkX
2.3、随机图
2.4、生成图
2.5、连通图
2.6、生成ER图
2.7、连通的概率
2.8、图论算法分析
2.9、练习
第3章：小世界图
3.1、Stanley
Milgram
3.2、Watts和Strogatz
3.3、环格
3.4、WS图
3.5、集聚
3.6、最短路径长度
3.7、WS实验
3.8、这是什么样的解释
3.9、广度优先搜索
3.10、Dijkstra算法
3.11、练习
第4章：无标度网络
4.1、社交网络数据
4.2、WS模型
4.3、度
4.4、重尾分布
4.5、Barabási-Albert模型
4.6、生成BA图
4.7、累积分布函数
4.8、解释模型
4.9、练习
第5章：元胞自动机
5.1、一个简单的CA
5.2、Wolfram的实验
5.3、CA的分类
5.4、随机性
5.5、确定性
5.6、宇宙飞船
5.7、普遍性
5.8、可证伪性
5.9、这是一个什么样的模型
5.10、CA的实现
5.11、互相关
5.12、CA表
5.13、练习
第6章：生命游戏
6.1、Conway的生命游戏
6.2、生命模式
6.3、Conway的猜想
6.4、现实主义
6.5、工具主义
6.6、生命游戏实现
6.7、练习
第7章：物理建模
7.1、扩散
7.2、反应-扩散
7.3、渗透
7.4、相变
7.5、分形
7.6、分形和渗透模型
7.7、练习
第8章：自组织临界性
8.1、关键系统
8.2、沙堆
8.3、实施沙堆
8.4、重尾分布
8.5、分形
8.6、粉红噪声
8.7、沙堆的声音
8.8、还原论和整体论
8.9、SOC、因果关系和预测
8.10、练习
第9章：基于智能体的模型
9.1、Schelling模型
9.2、Schelling模型的实现
9.3、种族隔离
9.4、Sugarscape
9.5、财富的不平等
9.6、实现Sugarscape
9.7、迁移与波动特性
9.8、涌现
9.9、练习
第10章：兽群、鸟群和交通堵塞
10.1、交通堵塞
10.2、随机扰动
10.3、Boid
10.4、Boid算法
10.5、仲裁
10.6、涌现和自由意志
10.7、练习
第11章：进化
11.1、模拟进化
11.2、适应度景观
11.3、智能体
11.4、模拟
11.5、无差别
11.6、进化的证据
11.7、生存差异
11.8、突变
11.9、物种形成
11.10、总结
11.11、练习
第12章：合作进化
12.1、囚徒困境
12.2、Nice的问题
12.3、囚徒困境的比赛
12.4、模拟合作进化
12.5、Tournament类
12.6、模拟
12.7、结果
12.8、结论
12.9、练习
附录A
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