具体描述
Written by the leading authority in the area, this book provides a comprehensive review of the growing body of research on protein turnover in man and animals that has accumulated over the past 20 years. It focuses on protein metabolism at the physiological level, and particularly with studies on human beings. It discusses the methods that have been used for measuring whole body protein turnover in man, the assumptions underlying this work, and problems that have been encountered.
好的，这是一本关于复杂系统动力学的图书简介，书名为《涌现的秩序：复杂系统的理论与应用》。 --- 涌现的秩序：复杂系统的理论与应用 内容提要： 《涌现的秩序：复杂系统的理论与应用》深入探讨了那些由大量相互作用的独立单元构成，并展现出超越个体简单叠加之和的宏观行为的系统。本书旨在为读者构建一个全面的框架，理解“涌现”这一核心概念如何驱动从生物学、物理学到社会经济领域的深刻变革。 本书抛弃了传统的还原论视角，转而聚焦于非线性、反馈回路以及自组织等关键机制。我们相信，理解复杂世界的关键不在于分解其组成部分，而在于分析它们之间动态的、不断变化的连接方式。 第一部分：复杂性的基石——理论框架的构建 在本书的开篇，我们将打下坚实的理论基础。复杂系统远非随机噪音的集合，它们遵循着一套内在的、往往是优雅的规则。 第一章：何谓复杂系统？定义与范畴 本章首先明确界定了复杂系统（Complex Systems）与简单系统（Complicated Systems）之间的本质区别。我们引入了适应性复杂系统（CAS）的概念，强调系统对环境变化的响应能力和学习能力。讨论将涵盖经典物理学模型（如布朗运动）如何向现代统计物理学和信息论模型过渡。重点分析了“自相似性”和“分形几何”在描述复杂系统边界和结构中的作用。 第二章：非线性动力学与混沌的边缘 复杂性往往诞生于简单非线性规则的迭代之中。本章深入剖析了洛伦兹吸引子、逻辑斯蒂映射等经典非线性模型。我们将详细阐述敏感依赖于初始条件（蝴蝶效应）的数学表征，并区分“混沌”与“随机性”的本质差异。同时，本书将展示如何利用相空间分析来识别系统的长期行为模式，即使我们无法精确预测每一个短期状态。 第三章：信息、熵与组织 信息是复杂系统组织起来的原材料。本章探讨了香农信息论在复杂系统中的应用，特别是如何衡量系统内部的关联强度和冗余度。我们引入有效复杂性的概念，它衡量的是系统在保持功能的同时，信息结构被压缩的程度。通过分析协同信息（Synergistic Information），揭示系统整体信息量如何大于其所有部分信息量之和。 第四章：自组织与耗散结构 生命和结构并非凭空产生，而是从无序中“自发”形成的。本章聚焦于普里戈金的耗散结构理论，探讨系统如何在远离热力学平衡的状态下，通过与环境的持续物质和能量交换来维持和发展有序状态。我们将通过图灵斑图的形成机制，直观展示化学系统如何自发产生空间上的组织。 第二部分：涌现机制——从局部到全局的跃迁 复杂系统的魅力在于其“涌现”的属性——宏观模式无法从微观单元的性质中直接推导出来。本部分将剖析驱动这种跃迁的关键机制。 第五章：平均场理论与网络结构 在描述大规模相互作用系统时，我们必须从个体视角转向群体视角。本章详细介绍了平均场近似的应用及其局限性。随后，本书的核心将转向网络科学。我们分析了无标度网络（Scale-Free Networks）的特征（如富者愈富现象），以及小世界网络（Small-World Networks）的特性。通过节点中心性、社群划分等指标，理解信息、疾病或金融风险如何在网络中快速传播。 第六章：反馈回路与调节机制 反馈是维持系统稳定和推动其演化的核心驱动力。本章将复杂系统中的反馈回路分为正反馈（增强效应）和负反馈（调节效应）。通过具体的生物学案例（如基因调控网络中的开关机制）和社会经济案例（如资产泡沫的形成），展示正反馈如何导致系统失稳和突变，而负反馈如何建立稳态和弹性。 第七章：相变与临界现象 复杂系统的宏观行为转变往往表现出与物理学中相变类似的特性。本章将重整化群理论的思想引入到更一般的系统演化中，分析系统如何在大范围参数空间中保持稳定，直到到达一个临界点后发生剧烈的、不可逆转的结构性转变。我们将探讨序参量如何描述系统在相变前后的根本差异。 第三部分：复杂系统的应用与控制 理解理论是为了更好地应对现实世界的挑战。本部分将理论工具应用于多个关键领域，并讨论干预复杂系统的挑战。 第八章：群体行为与社会动力学 从鸟群的同步飞行到人类的时尚潮流，群体行为是复杂系统最引人注目的表现之一。本章利用伊辛模型（Ising Model）的扩展来模拟意见形成和群体决策。我们将探讨集体智慧的潜力与局限，分析谣言传播和文化演化的网络模型，并讨论如何平衡个体自由意志与群体一致性之间的张力。 第九章：生态与环境系统的韧性 生态系统是适应性复杂系统的典范。本章关注生态承载力、生物多样性与系统稳定性的关系。我们将分析食物网的鲁棒性，以及单一物种灭绝（或入侵）如何通过级联效应威胁整个系统的功能。特别关注气候变化这一全球规模的复杂反馈问题，及其对系统韧性的长期影响。 第十章：复杂系统的建模、模拟与控制 在实践层面，本书介绍了用于研究复杂系统的主要计算工具，包括基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）和系统动力学（System Dynamics）。我们将详细讨论ABM如何捕获微观异质性，并模拟宏观涌现现象。最后，探讨控制复杂系统的伦理与难度：由于系统对干预的敏感性，精确控制几乎不可能实现，我们更应关注如何通过弱干预来引导系统向期望的方向演化，同时提高对系统脆弱性的识别能力。 --- 本书特色： 跨学科视野： 融合了物理学、数学、信息论、网络科学和经济学的最新研究成果。 强调机制而非描述： 聚焦于“为什么”和“如何”产生涌现，而非仅仅列举复杂现象。 图文并茂： 包含大量原创的系统动力学图表和网络可视化示例，辅助理解抽象概念。 《涌现的秩序》是为研究生、研究人员以及任何对理解我们身边这个不断演化、充满意外和规律的世界抱有浓厚兴趣的读者量身打造的权威指南。它将挑战您固有的思维模式，引导您在看似混乱的表象下，发现深藏的、创造性的秩序。
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