系统科学概论

狄增如

目录

  • 1 导论
    • 1.1 从金融市场谈起
    • 1.2 有效市场假说以及经济学的革新
    • 1.3 系统及其涌现性
    • 1.4 系统科学
    • 1.5 国际发展
    • 1.6 国内发展以及北京师范大学
    • 1.7 作业试题
  • 2 自组织理论
    • 2.1 科学的发展
    • 2.2 生命是什么
    • 2.3 时间反演对称
    • 2.4 热力学第二定律
    • 2.5 自组织现象
    • 2.6 自组织理论的要点
    • 2.7 自组织理论方法
    • 2.8 作业试题
  • 3 动力学与混沌
    • 3.1 动力学描述的普遍性
    • 3.2 动力学建模
    • 3.3 动力系统定性分析
    • 3.4 动力系统数值方法
    • 3.5 Logistic映射
    • 3.6 Lorenz系统
    • 3.7 作业试题
  • 4 元胞自动机
    • 4.1 初等元胞自动机
    • 4.2 初等元胞自动机的行为
    • 4.3 交通流的NS模型
    • 4.4 DLA模型
    • 4.5 砂堆模型与自组织临界
    • 4.6 自然界中的幂律分布
    • 4.7 作业试题
  • 5 多主体建模方法
    • 5.1 多主体建模方法
    • 5.2 鸟群飞行
    • 5.3 Shelling隔离模型
    • 5.4 少数者博弈模型
    • 5.5 作业试题
  • 6 分形
    • 6.1 混沌和数学中的分形
    • 6.2 英国的海岸线有多长?
    • 6.3 Mandelbrot集合
    • 6.4 分形维数
    • 6.5 分形——不规则分形的箱覆盖法
    • 6.6 混沌与分形小结
    • 6.7 作业试题
  • 7 复杂网络
    • 7.1 复杂网络研究-意义及问题
    • 7.2 复杂网络结构度量
    • 7.3 小世界网络
    • 7.4 无标度网络
    • 7.5 社团结构-定义
    • 7.6 社团结构的划分方法
    • 7.7 社会网络的空间结构
    • 7.8 网络结构演化模型-BA模型
    • 7.9 网络结构与功能研究简介
    • 7.10 疾病传播的动力学模型
    • 7.11 网络上的SIS和ISR模型
    • 7.12 博弈与囚徒困境
    • 7.13 网络上的博弈行为
    • 7.14 作业试题
  • 8 小结-复杂系统中的简单规律
    • 8.1 探索复杂性的核心科学问题
    • 8.2 探索复杂性的目标
  • 9 系统科学讲座
    • 9.1 心脏动力学
    • 9.2 网络空间结构
    • 9.3 人群移动
网络结构演化模型-BA模型

复杂网络演化模型



BA模型                                      

   网络增长、偏好连接

基于蛋白质相互作用的演化模型            

   复制、分化、变异
优化演化模型


Most real world networks have the same internal structure:

Scale-free networks

其形成机制是什么?

BA偏好连接模型——PREFERENTIAL ATTACHMENT

(1)The number of nodes (N) is NOT fixed. 

Networks continuously expand by the addition of new nodes.

Examples:                                              

WWW : addition of new documents                   

Citation : publication of new papers

(2) The attachment is NOT uniform.

A node is linked with higher probability to a node that already has a large number of links.

Examples :                                                                            

 WWW :  new documents link to well known sites (CNN, YAHOO, NewYork Times, etc)         Citation : well cited papers are more likely to be cited again

Scale-free model

(1) GROWTH : 

At every timestep we add a new node with m edges (connected to the nodes already present in the system).

(2) PREFERENTIAL ATTACHMENT : 

The probability Π that a new node will be connected to node i depends on the connectivity ki of that node