Peeling the Onion pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Harcourt

作者:Gunter Grass

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2007-6

价格:220.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780151014774

丛书系列:

图书标签:

心理学
个人成长
自我发现
情绪
创伤
疗愈
人际关系
内省
成长
反思

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具体描述

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"Peeling the Onion" is a searingly honest memoir that evokes Grass' modest upbringing in Danzig, his time as a boy soldier fighting the Russians and concludes with the writing of his masterpiece, "The Tin Drum", in Paris. Grass' parents ran a corner shop, but his mother, whom he adored, encouraged him towards books and music. Like most of his peers, he joined the Hitler Youth and in 1944, when he was just 17, he was sent to the Eastern front with the Waffen SS and found himself facing Russian tanks and machine guns. Recovering from shrapnel wounds in a military hospital, he had the good fortune to be taken prisoner by the Americans.In the aftermath of the war, following a stint as a miner, Grass survived by trading on the black market and resolved to become an artist, eventually enrolling at the Academy of Arts in Dusseldorf. While living as an artist in Berlin with his first wife Anna, a ballet dancer, he started to concentrate on writing poetry. It was after the couple moved to Paris that the first sentence of the novel he had been determined to write and that would make his reputation came to him: 'Granted: I am an inmate of a mental hospital'. "Peeling the Onion" is the story of a remarkable life and is, without question, one of Gunter Grass' finest works.

好的，这是一本关于复杂系统与非线性动力学的专著的详细简介，它力求深入浅出地探讨从微观粒子运动到宏观社会现象的普适性规律，但内容上与您提到的《剥洋葱》（Peeling the Onion）并无关联。 --- 《混沌边缘的秩序：复杂系统、涌现现象与自组织理论》内容概述：《混沌边缘的秩序：复杂系统、涌现现象与自组织理论》是一部跨越物理学、生物学、信息科学乃至社会学前沿的综合性学术著作。本书旨在为读者构建一个理解自然界与人造系统中“复杂性”的统一框架，探讨那些看似随机的系统中如何诞生出稳定、可预测的宏观结构和功能。本书的核心驱动力在于挑战传统的还原论思维，主张将关注点从系统的基本组成部分转向其相互作用的模式。在本书中，“复杂性”不再是难以理解的同义词，而是一种可以通过数学工具和计算模型精确分析的结构属性。全书共分为六大部分，层层递进，从基础概念的建立到前沿应用的探讨，力求为跨学科研究人员和高阶学生提供一套严谨而富有洞察力的分析工具箱。 --- 第一部分：复杂性理论的基石与范式转变本部分首先确立了复杂系统研究的哲学基础和数学工具。我们从对经典物理学（牛顿力学、热力学）的简要回顾开始，指出其在处理大量相互作用粒子系统时的局限性。随后，本书引入了非线性动力学的核心概念，如相空间、吸引子（Attractors）、李雅普诺夫指数等，用以量化系统的敏感依赖性和不可预测性。重点章节详细阐述了分岔理论（Bifurcation Theory），解释了系统如何通过参数的微小变化跨越临界点，导致性质的剧烈转变——从稳定平衡到周期振荡，再到完全的混沌。对于初学者，本部分提供了详尽的数学推导和直观的几何解释，确保读者能够掌握分析复杂动态系统的基础语言。我们强调了耗散结构（Dissipative Structures）的概念，这是热力学第二定律背景下，系统如何通过持续的能量交换来维持远非平衡态的有序结构。第二部分：混沌动力学：从确定性到不可预测性混沌理论是理解复杂性的关键一环。本部分深入探讨了确定性系统如何表现出随机性。我们详细分析了著名的洛伦兹吸引子（Lorenz Attractor）和洛伦兹系统，将其作为非线性对流现象的简化模型。关键在于对敏感初始条件依赖性（Butterfly Effect）的量化分析。本书引入了信息熵（Information Entropy）和计算复杂度的概念，用于区分真正的混沌、伪随机性和有序周期行为。我们探讨了混沌系统的标度律（Scaling Laws）和自相似性（Self-Similarity），并介绍了分形几何作为描述混沌系统轨迹和边界的自然语言。读者将学习如何使用庞加莱截面（Poincaré Sections）等工具来识别和分类不同类型的动态行为。第三部分：涌现与自组织：整体大于部分之和涌现（Emergence）是复杂系统研究中最引人入胜的主题。本部分转向系统的宏观行为，探讨微观单元的简单规则如何催生出复杂的、意料之外的集体行为。我们详细分析了元胞自动机（Cellular Automata），特别是康威的“生命游戏”作为最纯粹的涌现模型。随后，研究转向更具现实意义的模型，如Boids模型（群体行为模拟），用以解释鸟群、鱼群的同步运动。本部分的核心辩论围绕“自下而上（Bottom-Up）”的组织原则展开，强调了局部相互作用和反馈回路（Feedback Loops）在结构形成中的决定性作用。我们还介绍了复杂适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）的框架，将其视为能够学习和进化的涌现系统的通用模型。第四部分：网络科学：结构与功能的连接现代复杂性研究已离不开网络科学。本部分将复杂系统视为由节点和边构成的拓扑结构。我们首先回顾了传统的随机网络模型（如Erdős–Rényi模型），并指出其在描述真实世界网络（如互联网、生物分子网络）时的不足。随后，本书重点介绍了无标度网络（Scale-Free Networks）和小世界网络（Small-World Networks）的结构特征。我们深入分析了优先连接机制（Preferential Attachment）如何导致少数“枢纽”节点的出现，以及这种结构如何影响信息的传播、鲁棒性（抵抗随机失效）和脆弱性（易受针对性攻击）。对于生物网络，我们探讨了模块化结构（Modularity）在基因调控网络和蛋白质相互作用网络中的功能意义。第五部分：相变与临界现象：从物理到信息本部分探讨了复杂系统中的相变（Phase Transitions）现象，即系统在特定临界点附近表现出的集体同步行为。我们借鉴了统计物理学中的伊辛模型（Ising Model），展示了磁性相变如何类比于社会群体中的意见形成或市场中的泡沫破裂。关键的分析工具是重整化群理论（Renormalization Group Theory）的应用，它揭示了在临界点附近，系统的行为与构成它的基本单元的细节无关，而是由普适的临界指数所支配。本部分还将这一概念扩展到信息传播和流行病学模型（如SIR模型）中，分析感染率和接触率如何决定疾病在网络中的爆发与平息。第六部分：复杂系统的控制、优化与未来展望在最后一部分，我们将理论分析应用于实际问题。我们探讨了基于代理的建模（Agent-Based Modeling, ABM）在模拟经济市场波动、城市交通流和生态系统动态中的强大能力。我们讨论了如何通过反馈机制对复杂系统进行干预和控制。例如，如何在不破坏系统整体鲁棒性的前提下，通过“微调”关键节点来引导系统状态。展望部分，本书探讨了通用计算理论（如图灵机）与复杂系统之间的深层联系，并对人工智能、大数据分析与复杂系统交叉领域（如因果推断、可解释性AI）的前景进行了审慎的评估。 --- 目标读者：本书适合高年级本科生、研究生以及从事物理学、工程学、计算机科学、生态学、经济学和管理科学等领域的科研人员。要求读者具备微积分和线性代数的基础知识，但本书提供了所有必要的非线性动力学和统计力学概念的详尽回顾。主要贡献：《混沌边缘的秩序》的独特之处在于其跨学科的综合性视野，它不仅传授分析工具，更致力于培养读者从“整体视角”看待自然界中普遍存在的秩序与无序交织的本质的能力。它不是对某一特定现象的深入挖掘，而是对支撑所有复杂现象的普适性原理的系统性梳理。