Molecular Diversity and Combinatorial Chemistry, Volume 24 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science

作者:Michael C. Pirrung

出品人:

页数:188

译者:

出版时间:2004-10-31

价格:USD 93.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780080445328

丛书系列:

图书标签:

• Molecular Diversity
• Combinatorial Chemistry
• Drug Discovery
• Medicinal Chemistry
• Chemical Synthesis
• Library Design
• High-Throughput Screening
• Scaffolds
• Lead Optimization
• Bioactive Compounds

复杂系统中的涌现现象与秩序构建：跨学科视野下的深入探讨 本书旨在为研究人员、学者和高级学生提供一个关于复杂系统中涌现现象（Emergence）与结构秩序（Structural Order）构建的全面、前沿的视角。本书汇集了来自物理学、生物学、社会科学、计算机科学以及信息论等多个领域的顶尖专家观点，聚焦于如何从看似无序的微观相互作用中，自发地产生宏观的、可识别的、具有特定功能的集体行为和组织结构。 本书避免了对特定化学合成方法或分子库构建的讨论，而是将注意力转向了系统动力学、信息处理与自组织原理。我们深入探讨了信息如何在动态系统中流动、转化，并最终驱动系统状态的转变，从简单的局部规则演化出高度复杂的全局模式。 --- 第一部分：复杂性的基础理论与信息度量 本部分奠定了理解复杂系统的理论基石，侧重于量化和描述系统中的不可预测性与结构化信息。 第一章：非平衡态热力学与耗散结构 本章回顾了普里高津（Prigogine）关于远离平衡态的开放系统如何通过与环境的物质和能量交换来维持和发展其内部结构。重点分析了布里渊（Brillouin）的负熵概念在信息与物理系统中的应用，探讨了系统为维持低熵有序结构（如振荡反应或湍流模式）所必须付出的环境熵增代价。我们详细考察了最小耗散原理在生物膜形成和化学振荡器中的适用性，并将其与现代信息论框架下的信息增益/损失机制进行对比。 第二章：信息论视角下的系统复杂性 本章超越了传统的香农熵，引入了更精细的复杂性度量工具。我们着重讨论了算法信息论（Kolmogorov Complexity）在识别系统本质复杂度上的潜力与局限性。核心内容包括： 统计复杂性（Statistical Complexity）：基于概率分布的结构信息度量，用于区分随机性与结构化的有序性。 互信息（Mutual Information）与因果熵（Causal Entropy）：如何通过测量不同子系统间的信息共享程度和时间序列上的因果依赖性，来揭示涌现秩序的潜在驱动力。 压缩信息与可预测性：分析系统演化路径的可压缩性如何直接关联到其内在的描述复杂度。 第三章：网络科学与拓扑结构 本章深入探讨了相互作用的拓扑结构如何决定系统的整体行为。本书不关注分子或化合物库的随机连接，而是专注于抽象网络的内在属性： 无标度网络与小世界效应：分析这些拓扑结构在信息传播、鲁棒性以及疾病扩散模型中的核心作用。 模块化与层次结构：如何识别和量化复杂网络中的功能性模块，以及这些模块间的分层组织如何产生多尺度的涌现行为。 动态网络：考察网络连接本身随时间变化的机制，特别是自适应网络如何实现对外部扰动的快速响应和内部功能的重组。 --- 第二部分：涌现机制与自组织动力学 第二部分聚焦于从微观规则如何“涌现”出宏观规律的具体机制，特别是那些不依赖于外部指令或中央控制的自发过程。 第四章：元胞自动机与局部规则驱动的宏观模式 本章详细分析了基于简单局部规则的计算模型——元胞自动机（CA）。重点不再是简单的分类，而是探讨系统在不同参数空间中展现出的行为相变： Wolfram分类：深入解析了从简单周期性（Class I）到完全混沌（Class IV）的演化路径，并强调了Class IV系统在复杂性生成中的关键地位。 生命游戏（Game of Life）及其变体：展示了极简规则如何产生自我复制、信息存储乃至计算能力的“奇异吸引子”结构。 空间结构与时间序列的耦合：研究CA模型如何模拟生态系统中的斑块形成、边界移动等空间动力学过程。 第五章：模式形成与反应-扩散系统 本章将讨论经典化学动力学模型在空间背景下的推广应用。重点在于非线性反馈与空间对流如何协同作用产生空间结构： Turing机制：详细分析了激发剂-抑制剂系统（如FitzHugh-Nagumo 或 Gierer-Meinhardt 模型）如何通过不同扩散速率的物质，自发形成斑点、条纹或螺旋波等稳态空间结构。 非线性振荡与波的传播：研究Belousov-Zhabotinsky (BZ) 反应等系统中的动态空间模式，并将其与生物形态发生（Morphogenesis）中的细胞迁移和形态建立进行类比。 第六章：群体智能与分布式计算 本章转向研究由大量独立代理（Agent）的简单交互所驱动的复杂群体行为，这在人工智能、机器人学和社会学中具有重要意义。 蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）：分析信息素轨迹的反馈机制如何导致最优路径的自发涌现，并探讨其信息传递的局限性。 群体运动模型：如Reynolds的“Boids”模型，探讨分离（Separation）、对齐（Alignment）和聚集（Cohesion）这三个基本规则如何产生如鸟群迁徙或鱼群洄游等高度协调的宏观运动模式。 分布式决策：研究在缺乏中心协调的情况下，异质代理如何通过投票、声誉或多数服从原则达成系统级的一致性或功能性决策。 --- 第三部分：从涌现到控制与应用 最后一部分将理论框架应用于实际系统，讨论如何识别、预测和在特定范围内引导涌现行为。 第七章：临界性、相变与突变分析 系统复杂性往往在特定参数点（临界点）达到最大值，此时系统对微小扰动极为敏感，展现出1/f噪声等幂律行为。 自催化临界现象（Self-Organized Criticality, SOC）：深入分析Bak-Tang-Wiesenfeld 沙堆模型等如何解释地震学、森林火灾和金融市场中的幂律分布，强调系统在无需外部微调下即可达到并维持临界状态的内在倾向。 可预测性与混沌边界：研究系统如何穿越混沌边界，从完全可预测的状态过渡到对初始条件高度敏感的状态，并讨论Lyapunov指数在识别系统长期行为中的作用。 第八章：涌现系统的可控性与反事实分析 本章探讨在复杂系统中，如何识别导致特定宏观结果的关键性微观相互作用（Leverage Points）。 反事实推理与干预：利用动态模型（如随机动力学模型或基于智能体的模型）来模拟移除或增强特定连接/规则对全局行为的影响，从而识别对系统稳定性或功能最为重要的结构元素。 弹性（Resilience）与脆弱性（Fragility）：分析不同结构（如高度模块化或高度中心化网络）在面对随机故障或蓄意攻击时的表现差异，以及系统如何通过内部冗余实现弹性。 第九章：适应性系统中的信息反馈与演化 本章将复杂系统理论与演化计算相结合，探讨信息处理如何嵌入到系统的物理或逻辑结构中，从而实现对环境的持续适应。 遗传算法与优化景观：分析适应度函数的拓扑结构如何影响搜索算法的收敛性，以及局部最优陷阱的涌现机制。 信息瓶颈原理：在信息论的指导下，探讨一个系统在保持预测能力的同时，如何有效地“压缩”输入信息，从而优化其对未来环境的响应能力。 本书的价值在于提供了一个强大的、跨领域的视角，用以理解自然界和社会系统中最引人入胜的特征——无处不在的、从简单中诞生的宏伟秩序。它为研究人员提供了一套全新的工具箱，用于解析那些无法通过还原论方法完全解释的动态现象。

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