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前言 1

致谢 1

第一部分 背景和历史 3

第1章 复杂性是什么 3

昆虫群落 5

大脑 6

免疫系统 9

经济 11

万维网 13

复杂系统的共性 13

如何度量复杂性 15

第2章 动力学、混沌和预测 17

动力系统理论的起源 18

对预测的重新认识 23

线性兔子和非线性兔子 27

逻辑斯蒂映射 33

混沌的共性 42

混沌思想带来的革命 48

第3章 信息 50

信息是什么 51

能量、功、熵 52

麦克斯韦妖 54

统计力学提要 59

微观态与宏观态 62

香农信息 65

第4章 计算 70

什么是计算？什么可以计算 72

希尔伯特问题和哥德尔定理 72

图灵机和不可计算性 76

定义为图灵机的明确程序 80

通用图灵机 80

图灵对判定问题的解决 82

哥德尔和图灵的命运 85

第5章 进化 88

达尔文之前的进化观念 90

达尔文理论的起源 93

孟德尔和遗传律 99

现代综合 102

对现代综合的挑战 105

第6章 遗传学概要 111

第7章 度量复杂性 118

用大小度量复杂性 121

用熵度量复杂性 121

用算法信息量度量复杂性 123

用逻辑深度度量复杂性 125

用热力学深度度量复杂性 127

用计算能力度量复杂性 128

统计复杂性 128

用分形维度量复杂性 130

用层次性度量复杂性 137

第二部分 计算机中的生命和进化 143

第8章 自我复制的计算机程序 143

生命是什么 143

计算机中的自我复制 145

自我复制程序的深层意义 150

DNA的自我复制 151

冯·诺依曼的自复制自动机 152

冯·诺依曼 154

第9章 遗传算法 159

遗传算法菜谱 161

遗传算法的应用 162

进化的罗比，易拉罐清扫机器人 164

GA演化的策略是如何解决这个问题的 171

GA是如何演化出好的技巧的 176

第三部分 大写的计算 181

第10章 元胞自动机、生命和宇宙 181

自然界中的计算 181

元胞自动机 182

生命游戏 186

四类元胞机 189

沃尔夫勒姆的“新科学” 196

第11章 粒子计算 200

第12章 生命系统中的信息处理 211

什么是信息处理 212

免疫系统 215

蚁群 220

生物代谢 223

这些系统中的信息处理 224

第13章 如何进行类比（如果你是计算机） 232

容易的事很难 232

进行类比 234

我对类比的认识经历 236

简化的类比 238

模仿者 241

如何做到 242

模仿者程序 244

运行模仿者 247

总结 257

第14章 计算机模型 260

模型是什么 260

理想模型 262

对合作的进化进行模拟 263

建模的好处 275

计算机建模注意事项 278

第四部分 网络 285

第15章 网络科学 285

小世界 285

网络新科学 289

什么是网络思维 292

到底什么是“网络” 293

小世界网络 296

无尺度网络 301

网络稳健性 307

第16章 真实世界中的网络 309

真实世界中的网络 309

网络思想的意义 316

无尺度网络是如何产生的 317

幂律以及对其的质疑 319

网络中的信息传播和连锁失效 321

第17章 比例之谜 325

生物学中的比例缩放 325

一次跨学科合作 330

幂律与分形 333

代谢比例理论 334

理论的应用 336

争议 337

幂律的未解之谜 340

第18章 进化，复杂化 345

遗传，复杂化 345

基因是什么 346

进化发育生物学 351

基因调控和考夫曼的“秩序的起源” 356

对考夫曼的研究的反响 363

总结 364

第五部分 尾声 369

第19章 复杂性科学的过去和未来 369

统一理论和一般性原理 371

复杂系统研究的根源 375

五个问题 380

复杂性的未来，等待卡诺 382

附录 访谈——梅拉妮·米歇尔谈复杂性 387

参考文献 394