Войти
A сложная система - это система, состоящая из множества компонентов которые могут взаимодействовать друг с другом. Примерами сложных систем являются глобальный климат, организмы, человеческий мозг, инфраструктура, такая как электросеть, транспортные или коммуникационные системы, социальные и экономические организации (например, города ), экосистема, живая ячейка и, в конечном итоге, вся вселенная.
Сложные системы - это системы, поведение по сути сложно моделировать из-за зависимостей, соревнований, отношений или других типов взаимодействий между их частями или между данной системой и ее средой. Системы, которые являются «сложными », имеют различные свойства, которые возникают из этих отношений, такие как нелинейность, возникновение, спонтанный порядок, адаптация и петли обратной связи, среди прочего. Поскольку такие системы используются в самых разных областях, их общие черты стали предметом их независимых исследований. Во многих случаях полезно представить такую систему как сеть, в которой узлы представляют компоненты и связаны с их взаимодействиями.
Термин «сложные системы» часто относится к изучению сложных систем, который представляет собой научный подход, изучающий, как отношения между частями системы приводят к ее коллективное поведение и то, как система взаимодействует и формирует отношения с окружающей средой. Изучение сложных систем рассматривает коллективное или общесистемное поведение как фундаментальный объект изучения; по этой причине сложные системы можно рассматривать как парадигму, альтернативную редукционизму, который пытается объяснить системы в терминах их составных частей и индивидуальных взаимодействий между ними.
Как междисциплинарная область, сложные системы привлекают вклад из многих различных областей, таких как изучение самоорганизации из физики, исследования спонтанного порядка из социальных науки, хаос, математика, адаптация биологии и многие другие. Поэтому сложные системы часто используются как широкий термин, охватывающий исследовательский подход к проблемам во многих различных дисциплинах, включая статистическую физику, теорию информации, нелинейную динамику, антропология, информатика, метеорология, социология, экономика, психология и биология.
Открытые системы имеют входные и выходные потоки, представляющие обмен вещества, энергии или информации с окружающей средой. Сложные системы в основном связаны с поведением и свойства систем. Система в широком смысле слова - это набор сущностей, которые посредством своих взаимодействий, отношений или зависимостей образуют единое целое. Он всегда определяется в терминах своей границы, которая определяет объекты, которые являются или не являются частью системы. Сущности, лежащие вне системы, затем становятся частью системной среды.
Система может проявлять свойства, которые вызывают поведение, отличное от свойств и поведения ее частей; Эти общесистемные или глобальные свойства и поведения являются характеристиками того, как система взаимодействует с окружающей средой или кажется ей, или того, как ее части ведут себя (скажем, в ответ на внешние стимулы) в силу того, что они находятся внутри системы. Понятие поведения подразумевает, что изучение систем также связано с процессами, которые происходят во времени (или, в математике, некоторой другой параметризации фазового пространства ). Из-за своей широкой междисциплинарной применимости системные концепции играют центральную роль в сложных системах.
Как область исследования, сложная система - это подмножество теории систем. Общая теория систем аналогичным образом фокусируется на коллективном поведении взаимодействующих сущностей, но изучает гораздо более широкий класс систем, включая несложные системы, в которых традиционные редукционистские подходы могут оставаться жизнеспособными. Действительно, теория систем стремится исследовать и описывать все классы систем, и изобретение категорий, полезных для исследователей в самых разных областях, является одной из основных целей теории систем.
Что касается сложных систем, теория систем делает акцент на том, как отношения и зависимости между частями системы могут определять общесистемные свойства. Это также вносит вклад в междисциплинарную перспективу изучения сложных систем: представление о том, что общие свойства связывают системы из разных дисциплин, оправдывая стремление к подходам к моделированию, применимым к сложным системам, где бы они ни появлялись. Конкретные концепции, важные для сложных систем, такие как возникновение, петли обратной связи и адаптация, также берут свое начало в теории систем.
«Системы проявляют сложность» означает, что их поведение не может быть легко выведено из их свойств. Тогда любой подход к моделированию, игнорирующий такие трудности или характеризующий их как шум, обязательно приведет к созданию моделей, которые не будут ни точными, ни полезными. Пока еще не появилось полностью общей теории сложных систем для решения этих проблем, поэтому исследователи должны решать их в контексте конкретных предметных областей. Исследователи сложных систем решают эти проблемы, рассматривая главную задачу моделирования как фиксирование, а не уменьшение сложности соответствующих систем, представляющих интерес.
Хотя общепринятого точного определения сложности еще не существует, существует множество архетипических примеров сложности. Системы могут быть сложными, если, например, они имеют хаотическое поведение (поведение, которое проявляет чрезвычайную чувствительность к начальным условиям) или если они обладают эмерджентными свойствами (свойствами, не очевидными из их компоненты изолированы, но которые являются результатом отношений и зависимостей, которые они формируют при размещении вместе в системе), или если они вычислительно трудно поддаются моделированию (если они зависят от ряда параметров, которые слишком быстро растут по отношению к размеру системы).
Взаимодействующие компоненты сложной системы образуют сеть, которая представляет собой набор дискретных объектов и взаимосвязей между ними, обычно изображаемых в виде графа. вершин, соединенных ребрами. Сети могут описывать отношения между людьми внутри организации, между логическими воротами в цепи, между генами в сетях регуляции генов или между любым другим набором связанных сущностей.
Сети часто описывают источники сложности сложных систем. Таким образом, изучение сложных систем как сетей открывает множество полезных применений теории графов и сетевой науки. Некоторые сложные системы, например, также являются сложными сетями, которые обладают такими свойствами, как фазовые переходы и степенное распределение степеней, которые легко поддаются эмерджентному или хаотическому поведению. Тот факт, что количество ребер в полном графе растет квадратично по числу вершин, проливает дополнительный свет на источник сложности в больших сетях: по мере роста сети количество отношения между сущностями быстро уменьшают количество сущностей в сети.
Пример решения аттрактора Лоренца, когда ρ = 28, σ = 10 и β = 8/3 Сложные системы часто имеют нелинейное поведение, что означает, что они могут по-разному реагировать на один и тот же ввод в зависимости от их состояния или контекста. В математике и физике нелинейность описывает системы, в которых изменение размера входных данных не приводит к пропорциональному изменению размера выходных данных. Для заданного изменения входных данных такие системы могут давать значительно большие или меньшие пропорциональные изменения в выходных данных, или даже не давать выходных данных вообще, в зависимости от текущего состояния системы или значений ее параметров.
Особый интерес для сложных систем представляют нелинейные динамические системы, которые представляют собой системы дифференциальных уравнений, которые имеют один или несколько нелинейных членов. Некоторые нелинейные динамические системы, такие как система Лоренца, могут создавать математическое явление, известное как хаос. Хаос применительно к сложным системам относится к чувствительной зависимости от начальных условий или «эффекта бабочки », который может проявлять сложная система. В такой системе небольшие изменения начальных условий могут привести к совершенно другим результатам. Поэтому хаотическое поведение может быть чрезвычайно сложно моделировать численно, поскольку небольшие ошибки округления на промежуточном этапе вычислений могут привести к тому, что модель будет генерировать совершенно неточные выходные данные. Более того, если сложная система возвращается в состояние, аналогичное тому, в котором она находилась ранее, она может вести себя совершенно по-другому в ответ на одни и те же стимулы, поэтому хаос также создает проблемы для экстраполяции на основе опыта.
Госпера Планерная пушка создание «планеров » в клеточном автомате Игра жизни Конвея Еще одна общая черта сложные системы - это наличие эмерджентного поведения и свойств: это черты системы, которые не очевидны из отдельных ее компонентов, но которые являются результатом взаимодействий, зависимостей или отношений, которые они формируют при размещении вместе в системе. Появление широко описывает появление такого поведения и свойств и находит применение в системах, изучаемых как в социальных, так и в физических науках. Хотя эмерджентность часто используется для обозначения только появления незапланированного организованного поведения в сложной системе, эмерджентность также может относиться к распаду организации; он описывает любые явления, которые трудно или даже невозможно предсказать с помощью более мелких объектов, составляющих систему.
Одним из примеров сложной системы, эмерджентные свойства которой были широко изучены, является клеточный автомат. В клеточном автомате сетка ячеек, каждая из которых имеет одно из конечного числа состояний, развивается в соответствии с простым набором правил. Эти правила определяют «взаимодействия» каждой ячейки с соседями. Хотя правила определены только локально, было показано, что они способны производить глобально интересное поведение, например, в Игра жизни Конвея.
Когда возникновение описывает появление незапланированный порядок, это спонтанный порядок (в социальных науках) или самоорганизация (в физических науках). Спонтанный порядок можно увидеть в поведении стада, когда группа людей координирует свои действия без централизованного планирования. Самоорганизацию можно увидеть в глобальной симметрии некоторых кристаллов , например, в кажущейся радиальной симметрии снежинок, которая возникает из чисто локального притяжения и силы отталкивания между молекулами воды и окружающей их средой.
Сложные адаптивные системы - это особые случаи сложных систем, которые адаптивны в том смысле, что они способны меняться и учиться на опыте. Примеры сложных адаптивных систем включают фондовый рынок, колонии социальных насекомых и муравьев, биосферу и экосистему, мозг и иммунная система, клетка и развивающийся эмбрион, города, производственные предприятия и любая социальная группа людей -основанные усилия в культурной и социальной системе, такой как политические партии или сообщества.
Сложные системы могут иметь следующие особенности:
Графическое представление альтернативных стабильных состояния и направление критического замедления перед критическим переходом (взято из Lever et al.2020). Верхние панели (а) показывают ландшафты устойчивости в различных условиях. Средние панели (b) показывают скорость изменения, близкую к наклону ландшафтов устойчивости, а нижние панели (c) показывают восстановление после возмущения в направлении будущего состояния системы (cI) и в другом направлении (c.II). 
Взгляд на развитие науки о сложности (см. Ссылку на читаемую версию) Хотя, возможно, люди изучая сложные системы в течение тысяч лет, современные научные исследования сложных систем относительно молоды по сравнению с такими известными областями науки, как физика и химия. История научного изучения этих систем следует нескольким различным направлениям исследований.
В области математики, возможно, самым большим вкладом в изучение сложных систем было открытие хаоса в детерминированных системах, особенность некоторых динамических систем, которая сильно связана с нелинейностью. Изучение нейронных сетей также сыграло важную роль в развитии математики, необходимой для изучения сложных систем.
Понятие самоорганизующихся систем связано с работами по неравновесной термодинамике, в том числе первыми химиком и лауреатом Нобелевской премии. Илья Пригожин в своем исследовании диссипативных структур. Еще старше является работа Хартри-Фока по уравнениям квантовой химии и более поздние расчеты структуры молекул, которые можно рассматривать как один из самых ранних примеров возникновения и возникновения целостностей в наука.
Одной из сложных систем, содержащих людей, является классическая политическая экономия шотландского просвещения, позже разработанная австрийской экономической школой, которая утверждает, что порядок в рыночных системах - это спонтанный (или возникающий ) в том смысле, что он является результатом действий человека, но не воплощением какого-либо человеческого замысла.
На этом основании австрийская школа развивалась с 19 по начало 20 века. века проблема экономических расчетов вместе с концепцией рассредоточенного знания, которые вызвали споры против господствовавшей тогда кейнсианской экономики. Эта дискуссия, в частности, подтолкнет экономистов, политиков и других сторон к исследованию вопроса вычислительной сложности.
Пионер в этой области, вдохновленный работами Карла Поппера и Уоррена Уивера., экономист и философ, лауреат Нобелевской премии Фридрих Хайек посвятил большую часть своей работы, с начала до конца 20-го века, изучению сложных явлений, не ограничивая свою работу человеческой экономикой, но рискуя в другие области, такие как психология, биология и кибернетика. Грегори Бейтсон сыграл ключевую роль в установлении связи между антропологией и теорией систем; он признал, что интерактивные части культур функционируют во многом как экосистемы.
Хотя подробное изучение сложных систем началось, по крайней мере, с 1970-х годов, первый исследовательский институт, специализирующийся на сложных системах, Институт Санта-Фе был основан в 1984 году. Ранние участники Института Санта-Фе среди них были лауреаты Нобелевской премии по физике Мюррей Гелл-Манн и Филип Андерсон, лауреат Нобелевской премии по экономике Кеннет Эрроу и ученые Манхэттенского проекта Джордж Коуэн и Херб Андерсон. Сегодня существует более 50 институтов и исследовательских центров, специализирующихся на сложных системах.
Традиционный подход к решению проблемы сложности заключается в ее уменьшении или ограничении. Как правило, это предполагает разделение на части: разделение большой системы на отдельные части. Организации, например, делят свою работу на отделы, каждый из которых занимается отдельными вопросами. Инженерные системы часто проектируются с использованием модульных компонентов. Однако модульные конструкции подвержены сбоям, когда возникают проблемы, соединяющие разногласия.
По мере того, как проекты и приобретения становятся все более сложными, компании и правительства сталкиваются с трудностями в поиске эффективных способов управления мега-приобретениями, такими как армия Будущее Боевые системы. Приобретения, такие как FCS, основываются на сети взаимосвязанных частей, которые взаимодействуют непредсказуемо. По мере того, как приобретения становятся все более сетевыми и сложными, предприятиям придется искать способы управления сложностью, в то время как перед правительствами будет стоять задача обеспечить эффективное управление для обеспечения гибкости и отказоустойчивости.
Более В последние десятилетия в развивающейся области экономики сложности были разработаны новые инструменты прогнозирования для объяснения экономического роста. Так обстоит дело с моделями, построенными Институтом Санта-Фе в 1989 году, и более поздним индексом экономической сложности (ECI), введенным физиком Массачусетского технологического института Сезар А. Идальго и гарвардский экономист Рикардо Хаусманн. На основе ECI, Хаусманна, Идальго и их команды Обсерватория экономической сложности.
Сосредоточение внимания на вопросах настойчивости студентов в учебе, Форсман, Молл и Линдер исследуют «жизнеспособность использования науки о сложности в качестве основы для расширения методологических приложений исследований в области физического образования», обнаружив, что «создание анализа социальных сетей с точки зрения науки о сложности предлагает новые и мощные возможности для применения в широком диапазоне Темы PER ».
Одним из основных вкладов Фридриха Хайека в раннюю теорию сложности является его различие между способностью человека предсказывать поведение простых систем и его способностью предсказывать поведение сложных систем посредством моделирования. Он считал, что экономика и науки о сложных явлениях в целом, которые, по его мнению, включали в себя биологию, психологию и т. Д., Не могут быть смоделированы по образцу наук, которые имеют дело с по существу простыми явлениями, такими как физика. Хайек, в частности, объяснил бы, что сложные явления посредством моделирования могут позволить только предсказания закономерностей по сравнению с точными предсказаниями, которые могут быть сделаны на основе несложных явлений.
Сложность Теория уходит своими корнями в теорию хаоса, которая, в свою очередь, берет свое начало более века назад в работах французского математика Анри Пуанкаре. Хаос иногда рассматривается как чрезвычайно сложная информация, а не как отсутствие порядка. Хаотические системы остаются детерминированными, хотя их долгосрочное поведение трудно предсказать с какой-либо точностью. Обладая идеальным знанием начальных условий и соответствующих уравнений, описывающих поведение хаотической системы, можно теоретически сделать совершенно точные прогнозы системы, хотя на практике это невозможно сделать с произвольной точностью. Илья Пригожин утверждал, что сложность недетерминирована и не дает возможности точно предсказать будущее.
Возникновение теории сложности показывает область между детерминированным порядком и случайностью, которая является сложной. Это называется "край хаоса ".
График аттрактора Лоренца.При анализе сложных систем чувствительность к начальным условиям, например, не так важна, как находится в рамках теории хаоса, в которой он преобладает. Как заявил Коландер, изучение сложности противоположно изучению хаоса. Сложность - это то, как огромное количество чрезвычайно сложных и динамичных наборов отношений может порождать некоторые простые поведенческие модели, тогда как хаотическое поведение в смысле детерминированного хаоса является результатом относительно небольшого числа нелинейных взаимодействий.
Таким образом, основное различие между хаотическими системами и сложными системами заключается в их истории. Хаотические системы не полагаются на свою историю, как и на сложные системы. Хаотическое поведение толкает систему, находящуюся в равновесии, в хаотический порядок, что означает, другими словами, выход из того, что мы традиционно определяем как «порядок». С другой стороны, сложные системы развиваются далеко от равновесия в е драка хаоса. Они развиваются в критическом состоянии, созданном историей необратимых и неожиданных событий, которые физик Мюррей Гелл-Манн назвал «скоплением замороженных аварий». В некотором смысле хаотические системы можно рассматривать как подмножество сложных систем, которые отличаются именно отсутствием исторической зависимости. Многие реальные сложные системы на практике и в течение длительных, но конечных периодов являются надежными. Однако они обладают потенциалом для радикальных качественных изменений, сохраняя при этом системную целостность. Метаморфоза служит, возможно, больше, чем метафорой таких преобразований.
Сложная система обычно состоит из множества компонентов и их взаимодействий. Такая система может быть представлена сетью, в которой узлы представляют компоненты, а ссылки представляют их взаимодействия. Например, Интернет можно представить как сеть, состоящую из узлов (компьютеров) и ссылок (прямых соединений между компьютерами). Его устойчивость к сбоям изучалась с помощью теории перколяции. Другими примерами являются социальные сети, сети авиакомпаний, биологические сети и климатические сети. Сети также могут выходить из строя и восстанавливаться спонтанно. Для моделирования этого явления см. Majdandzic et al. Взаимодействующие сложные системы можно моделировать как сети сетей. Относительно их свойств разрушения и восстановления см. Gao et al. Трафик в городе можно представить в виде сети. Взвешенные звенья представляют собой скорость между двумя соединениями (узлами). Этот подход оказался полезным для характеристики глобальной эффективности движения в городе. Для количественного определения устойчивости трафика и других инфраструктурных систем см. Сложная схема рисков между финансовыми учреждениями, как было показано, вызывает финансовую нестабильность.
Вычислительный закон достижимая оптимальность устанавливается как общая форма вычислений для упорядоченных систем.
Вычислительный закон достижимой оптимальности состоит из четырех ключевых компонентов, как описано ниже.
1. Достижимость оптимальности : Любая намеченная оптимальность должна быть достижимой. Недостижимая оптимальность не имеет значения для члена упорядоченной системы и даже для самой упорядоченной системы.
2. Преобладание и согласованность : Максимизация достижимости для исследования наилучшей доступной оптимальности является преобладающей логикой вычислений для всех элементов в упорядоченной системе и учитывается в упорядоченной системе.
3. Обусловленность : Реализуемый компромисс между достижимостью и оптимальностью зависит в первую очередь от начальной емкости ставки и от того, как емкость ставки развивается вместе с путем обновления таблицы выплат, инициируемым поведением ставки и уполномоченным основополагающим законом вознаграждения и наказания. Точнее, это последовательность условных событий, где следующее событие происходит при достижении статус-кво на пути опыта.
4. Устойчивость : Чем больше проблем может решить достижимая оптимальность, тем более надежна она с точки зрения целостности пути.
В законе достижимой оптимальности также есть четыре вычислительных особенности.
1. Оптимальный выбор : Вычисления для реализации Оптимального выбора могут быть очень простыми или очень сложными. Простое правило в Optimal Choice - принимать все, что было достигнуто, Reward As You Go (RAYG). Вычисление достижимой оптимальности сводится к оптимизации достижимости, когда применяется RAYG. Вычисление оптимального выбора может быть более сложным, когда в достигнутой игре присутствует несколько стратегий NE.
2. Начальный статус : Предполагается, что вычисление начинается с интересного начала, даже если абсолютное начало упорядоченной системы в природе может и не присутствовать. Предполагаемый нейтральный исходный статус облегчает искусственные или имитирующие вычисления и не должен изменять распространенность каких-либо результатов.
3. Территория : упорядоченная система должна иметь территорию, на которой универсальные вычисления, спонсируемые системой, будут давать оптимальное решение, все еще в пределах территории.
4. Шаблон достижения : Формы шаблона достижения в вычислительном пространстве или оптимального шаблона достижения в вычислительном пространстве в первую очередь зависят от природы и размеров пространства измерения, лежащего в основе вычислительного пространства, а также от закона наказания и награда, лежащая в основе пути достижения реализованного опыта. Есть пять основных форм пути опыта, которые нас интересуют: путь устойчивого положительного подкрепления, путь постоянного отрицательного подкрепления, путь опыта смешанного постоянного паттерна, путь убывающего масштабного опыта и путь опыта выбора.
Составное вычисление в пути опыта выбора включает текущее и запаздывающее взаимодействие, динамическое топологическое преобразование и подразумевает как характеристики инвариантности, так и характеристики дисперсии в пути опыта упорядоченной системы.
Кроме того, закон вычисления достижимой оптимальности выявляет границу между моделью сложности, хаотической моделью и детерминационной моделью. Когда RAYG является вычислением Оптимального выбора, а достигаемый шаблон представляет собой путь постоянно положительного опыта, путь постоянно отрицательного опыта или путь смешанного постоянного опыта, базовое вычисление должно быть простым системным вычислением, принимающим правила определения. Если шаблон достижения не имеет постоянного шаблона, наблюдаемого в режиме RAYG, лежащие в основе вычисления намекают, что существует хаотическая система. Когда вычисление оптимального выбора включает вычисление без RAYG, это вычисление сложности, приводящее к сложному эффекту.
Systems science portal  | Wikimedia Commons has media related to Complex systems. |
 | Look up complex systems in Wiktionary, the free dictionary. |
