解密Python语言下复杂性科学和计算模型
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今天给大家推荐一本Python编程与算法的理想教材，由奥林工程学院的计算机科学教授Allen B. Downey著作，四川农科院遥感所郭涛（TIT Lab创始人）和吉林大学朱梦瑶翻译的《复杂性思考：复杂性科学和计算模型》。
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复杂性科学兴起于20世纪80年代，这门科学目前没有确切的定义，边界不甚清晰，但它涵盖了崭新的哲学思维方式和高度的现代化的技术体系方法。
无论是自然科学还是社会科学，都把焦点集中在了复杂性思考上，它打破了自然科学和人文社会科学的界限，交叉了数学、计算机科学、社会科学和自然科学等跨学科领域。
力图打破传统学科之间界限，寻找各学科间的相互联系、相互合作的统一机制，为人类的发展提供一种新思路、新方法和新途径，具有很好的应用前景。
美国奥林工程学院Allen B. Downey教授以20世纪80年代以来的复杂性理论框架为基础形成的经典算法作为载体，从实践角度讲解复杂性科学与计算模型，对复杂性的相关技术进行较为系统和详细的讲解出发，为学者们进行复杂性科学研究打下坚实的基础。
以当前流行的Python作为开发语言，涉及大量经典的数据结构与算法，极具启发意义。
全书内容主要分三部分：
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；
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；
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。
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使用Python这种强大的语言所提供的高级特性，深入地理解图、算法分析、无尺度网络与细胞自动机。
不仅仅从自己的学科背景出发去解决问题，而是从研究复杂系统中的共性问题，即复杂性问题的背景下出发去解决问题。
从开放性、不确定性、非线性、涌现性和不可预测性方面去考虑和解决问题，并表现出高度抽象的规律。
该书是以科学与技术相结合的最好典范。在具体问题的解决中可以提升自己的编程能力和设计能力。该书提供了经典的图论、CA、群体智能算法和进化理论等算法，这些算法是研究高级算法的基础。同时在GitHub上面提供了大量研究算法的源码、数据、论文和书籍，读者可以参考这些资源，也可以使用其他编程语言对本书算法进行实现，全面提高Python等语言编程能力。
进行复杂性科学研究的学者
高校计算机、软件工程、数据科学等相关专业的学者
具有一定的数据结构知识和编程语言能力的高年级本科生和研究生
前言
第1章 复杂性科学
1．1 范式转变
1．2 科学模型的轴线
1．3 不同的模型用于不同的目的
1．4 复杂的工程
1．5 复杂性思维
第2章 图
2．1 图是什么
2．2 NetworkX
2．3 随机图
2．4 生成图
2．5 连通图
2．6 生成ER图
2．7 连通的概率
2．8 图论算法分析
2．9 练习
第3章 小世界图
3．1 Stanley Milgram
3．2 Watts和Strogatz
3．3 环格
3．4 WS图
3．5 集聚
3．6 最短路径长度
3．7 WS实验
3．8 这是什么样的解释
3．9 广度优先搜索
3．10 Dijkstra算法
3．11 练习
第4章 无标度网络
4．1 社交网络数据
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图
4．7 累积分布函数
4．8 解释模型
4．9 练习
第5章 元胞自动机
5．1 一个简单的CA
5．2 Wolfram的实验
5．3 CA的分类
5．4 随机性
5．5 确定性
5．6 宇宙飞船
5．7 普遍性
5．8 可证伪性
5．9 这是一个什么样的模型
5．10 CA的实现
5．11 互相关
5．12 CA表
5．13 练习
第6章 生命游戏
6．1 Conway的生命游戏
6．2 生命模式
6．3 Conway的猜想
6．4 现实主义
6．5 工具主义
6．6 生命游戏实现
6．7 练习
第7章 物理建模
7．1 扩散
7．2 反应-扩散
7．3 渗透
7．4 相变
7．5 分形
7．6 分形和渗透模型
7．7 练习
第8章 自组织临界性
8．1 关键系统
8．2 沙堆
8．3 实施沙堆
8．4 重尾分布
8．5 分形
8．6 粉红噪声
8．7 沙堆的声音
8．8 还原论和整体论
8．9 SOC、因果关系和预测
8．10 练习
第9章 基于智能体的模型
9．1 Schelling模型
9．2 Schelling模型的实现
9．3 种族隔离
9．4 Sugarscape
9．5 财富的不平等
9．6 实现Sugarscape
9．7 迁移与波动特性
9．8 涌现
9．9 练习
第10章 兽群、鸟群和交通堵塞
10．1 交通堵塞
10．2 随机扰动
10．3 Boid
10．4 Boid算法
10．5 仲裁
10．6 涌现和自由意志
10．7 练习
第11章 进化
11．1 模拟进化
11．2 适应度景观
11．3 智能体
11．4 模拟
11．5 无差别
11．6 进化的证据
11．7 生存差异
11．8 突变
11．9 物种形成
11．10 总结
11．11 练习
第12章 合作进化
12．1 囚徒困境
12．2 Nice的问题
12．3 囚徒困境的比赛
12．4 模拟合作进化
12．5 Tournament类
12．6 模拟
12．7 结果
12．8 结论
12．9 练习
附录A 阅读列表
获取方式
华章电子书链接：
https://h5.hzmedia.com.cn/freshReading/detail?id=p_5dc50d61c9b2f_yl4HH9wt
购买链接：
主要译者简介
郭 涛，四川农业科学院遥感应用研究所工程师，四川农业大学兼职硕士生导师，TIT Lab发起人，目前致力于软件工程技术（大数据平台研发）、数据挖掘与分析和机器学习等与微服务Web/WebGIS平台的整合研究。熟悉Hadoop、Spark、Greenplum、HAWQ®和新一代Kubernetes等大数据和云计算，将它们集成插件式架构的桌面平台与Spring Boot（Cloud）微服务Web平台等进行整合实践。在Web/WebGIS服务整合大数据基础平台开发方面具有丰富经验。参与编写（译著）5部。详见Github:
https://github.com/guotao0628/CS-RM-GIS-Book/blob/master/Books.md
译者想说
希望年轻学子们勤读书 读好书
动手动脑 独立思考
多用知识武装自己
少年强则中国强
一本书是集体智慧的结晶
致敬本书编辑校审和所有参与出版工作的人员
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《中国图象图形学报》2020年第1期目次
《中国图象图形学报》2019年第12期目次
《中国图象图形学报》2019年第11期目次
本文系《中国图象图形学报》独家稿件
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编辑：韩小荷
指导：梧桐君
审校：夏薇薇
总编辑：肖 亮
声 明
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