复杂性思考：复杂性科学和计算模型（原书第2版）
作者：(美)艾伦·B.唐尼(Allen B.Downey )
出版：机械工业出版社 定价：69.00 元
ISBN-10：7111647343
ISBN-13：9787111647348
去豆瓣看看 前言1
第1章 复杂性科学7
1.1 范式转变9
1.2 科学模型的轴线10
1.3 不同的模型用于不同的目的11
1.4 复杂的工程12
1.5 复杂性思维13
第2章 图16
2.1 图是什么16
2.2 NetworkX18
查看完整 Allen Downey是欧林工程学院计算机科学的教授，还是O''Reilly软件和数据科学相关书籍的作者，包括Think Python、Think Bayes和Think Stats。他的博客（Probably Overthinking It）经常发表一些有关贝叶斯概率和统计的文章。他拥有U.C.伯克利的计算机科学博士学位以及MIT的硕士与学士学位。
本书是美国奥林工程学院Allen B. Downey教授以20世纪80年代兴起的复杂性科学这一领域的前沿研究成果为载体，在近十几年教学科研过程中积累而成的本书。本书内容主要分三部分：第壹部分主要对复杂性科学概念、范式和科学模式，以及复杂工程和复杂性思维等方面进行了介绍；第二部分主要从图论、小世界图、无标度网络、元胞自动机等方面对其经典算法及其实现进行了介绍；第三部分主要从物理建模、自组织临界性、智能体模型、兽群算法、进化和合作进化等方面进行了介绍和实现。通过阅读本书，你将更加深入地理解图、算法分析、无尺度网络与细胞自动机，使用Python这种强大的语言所提供的高级特性。作为Python编程与算法的理想教材，本书还有助于自学者掌握关于他们可能未曾谋面的主题与想法的宝贵经验。
前言1
第1章 复杂性科学7
1.1 范式转变9
1.2 科学模型的轴线10
1.3 不同的模型用于不同的目的11
1.4 复杂的工程12
1.5 复杂性思维13
第2章 图16
2.1 图是什么16
2.2 NetworkX18
2.3 随机图20
2.4 生成图21
2.5 连通图22
2.6 生成ER图24
2.7 连通的概率26
2.8 图论算法分析27
2.9 练习29
第3章 小世界图31
3.1 Stanley Milgram31
3.2 Watts和Strogatz 32
3.3 环格33
3.4 WS图34
3.5 集聚36
3.6 短路径长度37
3.7 WS实验38
3.8 这是什么样的解释40
3.9 广度优先搜索41
3.10 Dijkstra算法43
3.11 练习45
第4章 无标度网络48
4.1 社交网络数据48
4.2 WS模型51
4.3 度51
4.4 重尾分布53
4.5 Barabási-Albert模型55
4.6 生成BA图57
4.7 累积分布函数58
4.8 解释模型61
4.9 练习62
第5章 元胞自动机64
5.1 一个简单的CA64
5.2 Wolfram的实验65
5.3 CA的分类66
5.4 随机性67
5.5 确定性68
5.6 宇宙飞船70
5.7 普遍性71
5.8 可证伪性73
5.9 这是一个什么样的模型74
5.10 CA的实现75
5.11 互相关77
5.12 CA表79
5.13 练习79
第6章 生命游戏82
6.1 Conway的生命游戏82
6.2 生命模式83
6.3 Conway的猜想85
6.4 现实主义86
6.5 工具主义88
6.6 生命游戏实现89
6.7 练习91
第7章 物理建模93
7.1 扩散93
7.2 反应-扩散94
7.3 渗透97
7.4 相变99
7.5 分形101
7.6 分形和渗透模型103
7.7 练习104
第8章 自组织临界性106
8.1 关键系统106
8.2 沙堆107
8.3 实施沙堆108
8.4 重尾分布110
8.5 分形112
8.6 粉红噪声116
8.7 沙堆的声音117
8.8 还原论和整体论119
8.9 SOC、因果关系和预测121
8.10 练习122
第9章 基于智能体的模型125
9.1 Schelling模型125
9.2 Schelling模型的实现126
9.3 种族隔离129
9.4 Sugarscape130
9.5 财富的不平等132
9.6 实现Sugarscape134
9.7 迁移与波动特性136
9.8 涌现137
9.9 练习138
第10章 兽群、鸟群和交通堵塞141
10.1 交通堵塞141
10.2 随机扰动144
10.3 Boid145
10.4 Boid算法146
10.5 仲裁149
10.6 涌现和自由意志150
10.7 练习151
第11章 进化153
11.1 模拟进化154
11.2 适应度景观155
11.3 智能体156
11.4 模拟157
11.5 无差别158
11.6 进化的证据159
11.7 生存差异161
11.8 突变162
11.9 物种形成165
11.10 总结167
11.11 练习168
第12章 合作进化169
12.1 囚徒困境169
12.2 Nice的问题170
12.3 囚徒困境的比赛172
12.4 模拟合作进化173
12.5 Tournament类175
12.6 模拟176
12.7 结果178
12.8 结论181
12.9 练习182
附录A 阅读列表185
^ 收 起 Allen Downey是欧林工程学院计算机科学的教授，还是O''Reilly软件和数据科学相关书籍的作者，包括Think Python、Think Bayes和Think Stats。他的博客（Probably Overthinking It）经常发表一些有关贝叶斯概率和统计的文章。他拥有U.C.伯克利的计算机科学博士学位以及MIT的硕士与学士学位。
本书是美国奥林工程学院Allen B. Downey教授以20世纪80年代兴起的复杂性科学这一领域的前沿研究成果为载体，在近十几年教学科研过程中积累而成的本书。本书内容主要分三部分：第壹部分主要对复杂性科学概念、范式和科学模式，以及复杂工程和复杂性思维等方面进行了介绍；第二部分主要从图论、小世界图、无标度网络、元胞自动机等方面对其经典算法及其实现进行了介绍；第三部分主要从物理建模、自组织临界性、智能体模型、兽群算法、进化和合作进化等方面进行了介绍和实现。通过阅读本书，你将更加深入地理解图、算法分析、无尺度网络与细胞自动机，使用Python这种强大的语言所提供的高级特性。作为Python编程与算法的理想教材，本书还有助于自学者掌握关于他们可能未曾谋面的主题与想法的宝贵经验。
