系统科学教程

目录
前言
第1章 系统科学概述 1
1.1 定义与学科方向 1
1.2 系统科学发展简史 3
1.2.1 系统思想的产生和形成——系统科学的初级阶段 3
1.2.2 定量的系统科学在应用学科层次上的建立 5
1.2.3 综合的系统科学体系的构建 8
1.3 现代科学技术体系下的系统科学 11
1.4 相关系统思想 14
思考题 20
参考文献 20
第2章 系统的基本概念与特征 22
2.1 系统的基本概念 22
2.1.1 系统与非系统 22
2.1.2 组分、元素与要素 23
2.1.3 结构与子系统 24
2.1.4 层次 25
2.1.5 环境 26
2.2 系统的特征 27
2.2.1 系统的涌现性 27
2.2.2 系统的其他特征 29
2.2.3 系统的功能 30
2.2.4 系统的属性 31
2.3 系统的分类 32
2.3.1 基于规模和复杂性的分类 32
2.3.2 基于数学模型的分类 33
2.3.3 其他分类 34
2.4 基于动态集合论的系统概念描述与特征分析 35
2.4.1 引言 35
2.4.2 系统的属性 36
2.4.3 子系统 39
2.4.4 系统间的相互作用 41
2.4.5 基于动态集合论的系统性质分析 41
2.4.6 小结 45
2.5 系统复杂性 45
2.5.1 复杂性语义简析 46
2.5.2 复杂性的界定 46
2.5.3 复杂性的特征 48
2.5.4 复杂性的分类 50
2.5.5 复杂性的度量 53
2.5.6 复杂性科学的理论构成 55
2.5.7 复杂系统研究方法 56
2.5.8 小结 59
思考题 59
参考文献 60
第3章 稳定性与突变论 63
3.1 系统的稳定性 63
3.1.1 稳定性概念 64
3.1.2 状态稳定性判定 67
3.1.3 二维线性系统的定态解性质 69
3.1.4 平面非线性自治系统及等倾线 75
3.2 吸引子与分岔 86
3.2.1 吸引子与目的性 86
3.2.2 分岔 88
3.3 突变论 91
3.3.1 突变 91
3.3.2 奇点理论与拓扑等价 92
3.3.3 势函数与剖分引理 93
3.3.4 突变的主要特征 94
3.3.5 基本突变类型 95
3.4 案例 98
3.4.1 系统稳定性分析案例 98
3.4.2 突变论应用 104
思考题 106
参考文献 106
第4章 自组织：耗散结构论与协同学 108
4.1 组织与自组织 109
4.1.1 经典定义 109
4.1.2 基于集合论的定义 110
4.1.3 几类自组织现象 111
4.1.4 自组织思想 115
4.2 耗散结构 115
4.2.1 经典热力学与非平衡热力学 115
4.2.2 耗散结构论 120
4.2.3 耗散结构形成的条件 121
4.2.4 耗散结构论分析 122
4.2.5 耗散结构论体现的哲学思想 126
4.3 协同学 128
4.3.1 协同学的基本概念 129
4.3.2 序参量与役使原理 129
4.3.3 协同学在若干领域的应用 132
4.3.4 协同学体现的哲学思想 138
4.4 自组织案例 140
思考题 141
参考文献 142
第5章 混沌学 143
5.1 混沌的发展 143
5.2 混沌定义 145
5.2.1 周期3意味着混沌 145
5.2.2 混沌的数学定义 149
5.2.3 中国古代的混沌思想 150
5.3 离散混沌 151
5.4 混沌研究的判据 155
5.5 混沌与一般单关系系统 157
5.5.1 一般单关系系统的混沌 157
5.5.2 一般单关系系统的吸引子 159
5.6 混沌特征及示例 161
5.6.1 混沌特征 161
5.6.2 混沌示例 163
5.7 应用简介 165
5.7.1 应用方向 166
5.7.2 案例 168
5.8 混沌的哲学思考 173
思考题 175
参考文献 175
第6章 分形 176
6.1 分形概念及分形维数 176
6.1.1 分形现象与分形几何 176
6.1.2 拓扑维与分维 177
6.1.3 规则分形与相似维数 178
6.1.4 不规则分形与关联维 182
6.2 简单L系统的分析与设计 183
6.2.1 L系统简介 183
6.2.2 简单L系统的定义 184
6.2.3 简单L系统的性质 186
6.2.4 简单L系统生成图形的基本原理 188
6.2.5 简单L系统的设计 188
6.2.6 基于R0L的分支结构设计 192
6.3 迭代函数系统 195
6.3.1 迭代函数系统基础 195
6.3.2 迭代函数系统生成的图形 197
6.4 分形的应用 198
6.5 分形的哲学思考 201
思考题 202
参考文献 203
第7章 复杂适应系统理论 204
7.1 复杂适应系统基础 204
7.1.1 理论创立 204
7.1.2 核心思想：适应性造就复杂性 205
7.1.3 基本概念 206
7.1.4 主要特点 207
7.2 主体的适应与学习 211
7.2.1 建立执行系统模型 211
7.2.2 确立信用分派机制 213
7.2.3 提供新规则发现手段 214
7.3 从个体到全局——回声模型 215
7.3.1 位置和资源 215
7.3.2 Echo模型基本框架 216
7.3.3 Echo模型的扩充 217
7.4 应用案例：利用回声模型建模物种多样性 217
7.4.1 回声结构 218
7.4.2 个体 218
7.4.3 个体与个体间交互 220
7.4.4 物种多样性与回声模型 220
7.5 Swarm仿真平台 222
思考题 223
参考文献 223
第8章 开放复杂巨系统理论 224
8.1 钱学森系统分类法 224
8.2 简单巨系统 225
8.2.1 简单系统 225
8.2.2 简单巨系统概念及分析 227
8.2.3 简单巨系统的传统研究方法 229
8.3 复杂巨系统 229
8.3.1 开放复杂巨系统 229
8.3.2 从定性到定量的综合集成方法 231
8.3.3 开放复杂巨系统的研究意义 234
8.4 Yoyo：定性与定量相结合的系统模型 236
8.4.1 结构运动的一般形式 237
8.4.2 一般系统的Yoyo结构 239
8.4.3 经验示例 240
8.5 Yoyo模型应用举例 241
8.5.1 双星系统的系统定律 242
8.5.2 三体问题的系统机制 243
思考题 247
参考文献 247
第9章 复杂网络理论 249
9.1 引言 249
9.1.1 复杂网络的历史 249
9.1.2 基本定义与说明 250
9.2 复杂网络模型 254
9.2.1 随机网络 254
9.2.2 小世界网络 254
9.2.3 无尺度网络 256
9.2.4 适应度网络 259
9.3 网络鲁棒性 260
9.3.1 Malloy-Reed准则 260
9.3.2 随机失效 261
9.3.3 有意攻击 264
9.3.4 无尺度网络的鲁棒性 266
9.4 网络传播 267
9.4.1 经典传播模型 268
9.4.2 网络上的传播 271
9.4.3 网络免疫 276
9.5 应用案例：时态网络上的源头定位 278
9.5.1 时序传播行为建模 279
9.5.2 时序网络源头定位研究 280
9.5.3 实验结果分析 283
9.6 应用案例：时态网络上的中心性度量 288
9.6.1 时态网络的矩阵建模 289
9.6.2 时间序列分析方法 290
9.6.3 特征向量中心性 291
9.6.4 实验结果分析 292
9.7 应用案例：社会网络上的传播影响力极大化问题 297
9.7.1 影响力极大化问题 297
9.7.2 局部有效传播路径算法 298
9.7.3 实验结果分析 300
思考题 306
参考文献 306
第10章 复杂系统模拟与优化 308
10.1 元胞自动机 308
10.1.1 历史发展 308
10.1.2 定义及结构 309
10.1.3 经典元胞自动机模型 312
10.1.4 元胞自动机与混沌分形的联系 317
10.2 遗传算法 321
10.2.1 遗传算法的基本原理 321
10.2.2 遗传算法的实施 324
10.2.3 遗传算法的改进 336
10.2.4 遗传算法的特征 339
10.3 蚁群优化算法 340
10.3.1 蚁群算法的仿生学基础 340
10.3.2 基本蚁群算法模型的建立 343
10.3.3 基本蚁群算法的实现 347
10.4 粒子群算法 349
10.4.1 基本粒子群算法 349
10.4.2 粒子群算法的轨迹分析 351
10.4.3 改进的粒子群算法 355
10.5 小结 356
思考题 357
参考文献 358
彩图