Intelligent Complex Adaptive Systems

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出版者:IGI Publishing
作者:Ang Yang
出品人:
页数:300
译者:
出版时间:2008-03-28
价格:USD 99.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9781599047171
丛书系列:
图书标签:
  • 复杂系统
  • 自适应系统
  • 人工智能
  • 复杂性科学
  • 系统动力学
  • 涌现
  • 建模与仿真
  • 计算智能
  • 网络科学
  • 机器学习
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具体描述

As the world currently subsists as a platform for exchange among complex, intelligent systems that are constantly adapting and evolving to suit the surrounding physical, sociological, emotional, and sensory environment, understanding the theory and emergence of complex adaptive systems is of paramount importance.

Intelligent Complex Adaptive Systems explores the foundation, history, and theory of intelligent adaptive systems, providing scholars, researchers, and practitioners with a fundamental resource on topics such as the emergence of intelligent adaptive systems in social sciences, biologically inspired artificial social systems, sensory information processing, as well as the conceptual and methodological issues and approaches to intelligent adaptive systems.

好的,以下是一份针对一本假设名为《非线性动力学与复杂系统理论导论》的图书的详细简介,该简介旨在避免提及您提供的原书名,并力求内容详实、自然流畅: --- 图书简介:非线性动力学与复杂系统理论导论 导言:穿越传统模型的边界 在21世纪的科学前沿,我们正面临着一类本质上难以用线性、平衡或静态模型来精确描述的现象:从生态系统的崩溃到金融市场的剧烈波动,从生物体的自组织行为到全球气候的长期演变。这些系统展现出的涌现性、不可预测性、以及对微小扰动的高度敏感性,共同构成了“复杂性”的核心。 《非线性动力学与复杂系统理论导论》正是为渴望深入理解这些挑战性现象的读者而撰写的一部综合性教材与参考著作。本书摒弃了许多传统物理学和工程学教材中常见的简化假设,转而聚焦于那些驱动系统行为的非平衡、反馈和迭代过程。我们的目标是为读者建立一套坚实的数学和概念框架,使其能够分析、建模并解释那些在传统解析方法下看似无解的现实世界问题。 本书的撰写遵循了从基础原理到前沿应用的递进逻辑,确保初学者能够扎实掌握核心概念,而资深研究人员也能从中找到深入探讨特定议题的切入点。 第一部分:非线性动力学的数学基石 本部分致力于构建理解复杂性所需的数学语言。我们认为,只有深刻理解了非线性系统的基本行为模式,才能有效地处理更为宏大的系统性问题。 第1章:从平衡点到极限环——动力学系统的基础 本章详细介绍了相空间的概念、自治与非自治系统的区别,并引入了稳定性分析的核心工具——雅可比矩阵与特征值分析。我们将重点区分鞍点、结点、霍普夫分岔点等一系列定性行为。读者将学习如何通过相图直观地理解系统的长期演化趋势,而不仅仅是其在特定时刻的状态。 第2章:分岔理论与定性转变 分岔,即系统参数微小变化导致拓扑结构发生突变的现象,是复杂性涌现的关键机制。本章深入探讨了哥白尼克(Hopf)分岔、鞍结分岔(Saddle-Node Bifurcation)以及滞后现象。我们使用生动的三维案例(如洛伦兹吸引子出现前的动力学)来阐释如何从一个看似稳定的平衡态,通过参数扫描,过渡到周期性振荡,乃至混沌。 第3章:混沌的识别与量化 混沌是本研究领域的核心。本章摒弃了对混沌的模糊描述,转而关注其可量化的特征。我们将详细讲解庞加莱截面(Poincaré Sections)的应用,以及三个核心的混沌度量指标:李雅普诺夫指数(Lyapunov Exponents)、关联维数(Correlation Dimension)和信息熵(Kolmogorov-Sinai Entropy)。读者将掌握利用这些工具来区分随机噪声与确定性混沌的方法。 第二部分:复杂系统的结构与涌现 在掌握了非线性动力学的工具后,本书转向探讨如何将这些个体行为整合起来,形成具有整体特性的复杂系统。 第4章:网络理论与拓扑结构 现代复杂系统研究几乎离不开网络科学。本章全面回顾了图论在系统建模中的应用,区分了随机网络(如Erdős-Rényi模型)、小世界网络(Watts-Strogatz)和无标度网络(Barabási-Albert模型)的结构特性及其对信息流、鲁棒性和级联失效的影响。我们将着重分析介数中心性(Betweenness Centrality)和度分布如何决定系统的宏观功能。 第5章:元胞自动机与空间演化 元胞自动机(Cellular Automata, CA)提供了一种描述局部规则如何产生全局复杂模式的强大范式。本章深入分析了康威的生命游戏、Wolfram分类法,并将其应用于材料科学中的相变模拟和生态学中的物种竞争模型。重点讨论了CA在描述自发结构形成(Self-Organization)中的独特优势。 第6章:场论与反应扩散系统 在许多物理、化学和生物系统中,空间位置至关重要。本章引入了偏微分方程(PDEs)来描述物质、能量或信息在空间中的传播和相互作用。我们将剖析经典的Turing模式形成理论,解释对称性是如何被打破以产生斑点、条纹等稳定空间结构,这对于理解形态发生学具有里程碑式的意义。 第三部分:应用与高级主题 最后一部分,本书将理论框架应用于现实世界中的前沿研究领域,展示复杂性科学的广阔视野。 第7章:统计物理学与非平衡态热力学 复杂系统通常处于远离热力学平衡的状态。本章将连接动力学理论与统计力学,介绍远离平衡的输运理论,探讨涨落定理(Fluctuation Theorems)和最大熵原理如何应用于开放系统。我们将讨论耗散结构(Dissipative Structures)的形成条件。 第8章:社会经济系统的复杂性建模 本章将复杂性理论应用于社会科学。我们探讨了基于个体代理(Agent-Based Modeling, ABM)的经济模型,如何解释市场泡沫、集体决策的同步化(Synchronization)现象。重点分析了意见动力学(Opinion Dynamics)模型中,社会隔离如何加速观点的极化。 第9章:适应性与学习 真正的复杂系统往往是开放的、可学习的。本章介绍了自适应动力学(Adaptive Dynamics)的概念,它将系统的参数本身视为随时间演化的变量。我们将探索演化博弈论、遗传算法在优化和生态系统中的应用,讨论系统如何在不完全信息下实现鲁棒的、目标导向的行为。 结语:展望未来 本书的最终目的不是提供一套封闭的答案,而是培养读者一种“复杂性思维”。掌握这些理论工具,读者将能以全新的视角审视从微观粒子到宏观社会的一切现象,并有能力设计出更具弹性、更富适应性的解决方案。本书是所有希望在工程、物理、生物学、经济学或计算机科学领域进行跨学科研究的专业人士的必备指南。 ---

作者简介

Ang Yang joined the Division of Land and Water at the Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO) in 2007. Yang holds a PhD in computer science (UNSW, Australia), an MInfoSc in information systems (Massey University, New Zealand), an MSc in environmental geography (Nanjing University, China), and a BSc in ecology and environmental biology (Ocean University of China, China). His current research interests include complex adaptive systems; multiagent systems; modeling and simulation; evolutionary computation; network theory; and Web-based intelligent systems.

Yin Shan is with Medicare Australia as a senior review assessment officer, working on data mining and machine learning applications on medical data. He previously worked as a scientific programmer in the Australian National University and a postdoctoral research fellow at the University of New South Wales, Australia. He received his PhD in computer science from the University of New South Wales, in 2005 and his MSc and BSc in computer science from Wuhan University, China in 1999 and 1996, respectively. His main interests are evolutionary computation, in particular genetic programming and its applications. [Editor]

目录信息

Foreword
Preface
General Theories
From Reductive to Robust Seeking the Core of Complex Adaptive Systems Theory
Method of Systems Potential as TopBottom Technique of the Complex Adaptive Systems Modelling
Important Concepts
Modularity and Complex Adaptive Systems
Concept and Definition of Complexity
Solving the Sensory Information Bottleneck to Central Processing in Adaptive Systems
Complexity Information and RobustnessThe Role of InformationBarriers in BooleanNetworks
Emergent Specialization in Biologically Inspired Collective Behavior Systems
Social Science Perspectives
Emergence in AgentBased Computational Social Science ConceptualFormal and Diagrammatic Analysis
Ontological Reflections on Peace and War1
The Allocation of Complexity in Economic Systems1
About the Contributors
Computing Perspectives
Emergence of Creativity A Simulation Approach
Index
版权
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