前言
第1章 復(fù)雜性科學(xué)
1．1 范式轉(zhuǎn)變
1．2 科學(xué)模型的軸線
1．3 不同的模型用于不同的目的
1．4 復(fù)雜的工程
1．5 復(fù)雜性思維

第2章 圖
2．1 圖是什么
2．2 NetworkX
2．3 隨機(jī)圖
2．4 生成圖
2．5 連通圖
2．6 生成ER圖
2．7 連通的概率
2．8 圖論算法分析
2．9 練習(xí)

第3章 小世界圖
3．1 Stanley Milgram
3．2 Watts和Strogatz
3．3 環(huán)格
3．4 WS圖
3．5 集聚
3．6 最短路徑長度
3．7 WS實(shí)驗(yàn)
3．8 這是什么樣的解釋
3．9 廣度優(yōu)先搜索
3．10 Dijkstra算法
3．11 練習(xí)

第4章 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)
4．1 社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
4．2 WS模型
4．3 度
4．4 重尾分布
4．5 Barabási-Albert模型
4．6 生成BA圖
4．7 累積分布函數(shù)
4．8 解釋模型
4．9 練習(xí)

第5章 元胞自動(dòng)機(jī)
5．1 一個(gè)簡單的CA
5．2 Wolfram的實(shí)驗(yàn)
5．3 CA的分類
5．4 隨機(jī)性
5．5 確定性
5．6 宇宙飛船
5．7 普遍性
5．8 可證偽性
5．9 這是一個(gè)什么樣的模型
5．10 CA的實(shí)現(xiàn)
5．11 互相關(guān)
5．12 CA表
5．13 練習(xí)

第6章 生命游戲
6．1 Conway的生命游戲
6．2 生命模式
6．3 Conway的猜想
6．4 現(xiàn)實(shí)主義
6．5 工具主義
6．6 生命游戲?qū)崿F(xiàn)
6．7 練習(xí)

第7章 物理建模
7．1 擴(kuò)散
7．2 反應(yīng)-擴(kuò)散
7．3 滲透
7．4 相變
7．5 分形
7．6 分形和滲透模型
7．7 練習(xí)

第8章 自組織臨界性
8．1 關(guān)鍵系統(tǒng)
8．2 沙堆
8．3 實(shí)施沙堆
8．4 重尾分布
8．5 分形
8．6 粉紅噪聲
8．7 沙堆的聲音
8．8 還原論和整體論
8．9 SOC、因果關(guān)系和預(yù)測
8．10 練習(xí)

第9章 基于智能體的模型
9．1 Schelling模型
9．2 Schelling模型的實(shí)現(xiàn)
9．3 種族隔離
9．4 Sugarscape
9．5 財(cái)富的不平等
9．6 實(shí)現(xiàn)Sugarscape
9．7 遷移與波動(dòng)特性
9．8 涌現(xiàn)
9．9 練習(xí)

第10章 獸群、鳥群和交通堵塞
10．1 交通堵塞
10．2 隨機(jī)擾動(dòng)
10．3 Boid
10．4 Boid算法
10．5 仲裁
10．6 涌現(xiàn)和自由意志
10．7 練習(xí)

第11章 進(jìn)化
11．1 模擬進(jìn)化
11．2 適應(yīng)度景觀
11．3 智能體
11．4 模擬
11．5 無差別
11．6 進(jìn)化的證據(jù)
11．7 生存差異
11．8 突變
11．9 物種形成
11．10 總結(jié)
11．11 練習(xí)

第12章 合作進(jìn)化
12．1 囚徒困境
12．2 Nice的問題
12．3 囚徒困境的比賽
12．4 模擬合作進(jìn)化
12．5 Tournament類
12．6 模擬
12．7 結(jié)果
12．8 結(jié)論
12．9 練習(xí)
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