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  • 复杂系统突现论》读后

    千次阅读 2018-08-29 07:00:00
    应石头兄弟之邀,想从复杂性的视角看一下从微服务到service mesh 的演进,没...不幸的是,复杂系统理论仍在等待它的牛顿。复杂性实际上就是一门关于突现的科学,而系统思想主要有三组概念:突现与等级,通讯与控制,...

    应石头兄弟之邀,想从复杂性的视角看一下从微服务到service mesh 的演进,没想到复杂性本身就是一个难点,于是找来了一本关于复杂性的书,希望从中能够对复杂性有一些进一步的认识。

     

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    (来自百度百科)

    复杂性是当代科学的一个前沿和热点,具有跨学科综合性的趋势。不幸的是,复杂系统理论仍在等待它的牛顿。复杂性实际上就是一门关于突现的科学,而系统思想主要有三组概念:突现与等级,通讯与控制,进化与自组织, 这可能就是所谓的动力学机理。软件领域的复杂性不应该局限在计算复杂度上,是否可以从更宽的维度和视角看待软件产品的复杂性呢?

     

    突现论可以追溯到“整体不等于部分之和”或“整体大于部分之和”。这个整体具有的一些性质是所有组成部分所不具有的,这时可以称为整体大于部分之和。合成效应可以逻辑地从部分的效应中推出,是可预测的,而异质效应是不可预测的。突现性是宏观层次所拥有的一种不可还原的根本性质。

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    插件化,微服务,service mesh 是否是突现的一种结果呢?

     

    一般系统理论强调和突显了四个观点:整体性、有机性、动态性和有序性。子系统的系统作用形成序参量,是决定系统特征和系统演化的主要参量,是微观子系统相互作用在临界条件下形成的,它们在微观层次上完全不能被理解。

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    系统向临界点方向组织其本身,在临界点,单个的事件具有了最为广泛的可能效应范围,也就是说,系统向最优地敏感于外部输入的方向调节其自身。软件系统包括整体开发流程的序参量是怎样的呢?

     

    复杂自然现象是在层级中被组织起来的,其中每一个层次都是由若干个整合系统构建起来的。软件系统不同层次的演进是怎样的呢?

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    从控制论的视角看,突现(创新)是由于高层次的行为控制了低层次的基准信息的结果,就是产生高层控制系统的“元系统跃迁”。

     

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    一个元系统跃迁是新控制层级的突现,常常伴随着先前存在的许多系统的磨合,是一个创造新行动者的特殊类型的活动,一个行动导致了新行动者的突现。人类认知的11个控制层级包括:

    • 强度 intensities

    • 感觉 sensation

    • 构型 configuration

    • 转换 Transitions

    • 事件 Events

    • 关系 relationship

    • 范畴 category

    • 序列 sequence

    • 程序 program

    • 原理 principle

    • 系统概念  system concepts

    无独有偶,宇宙的维度好像也是11维,是与人的认知相吻合吗?

     

    科学没有哲学是盲目的,哲学没有科学是无效的。计算机模拟是研究复杂系统突现的一种重要方法。根据复杂性对系统的分类为:

    1. 静态结构

    2. 简单动力系统或平衡有序结构系统

    3. 开放系统

    4. 控制系统

    5. 自组织系统

    6. 复杂适应系统

     

    复杂系统突现的4个特征:全局模式的整体序或宏观序,从简单生成复杂的新颖性,非迭代模拟的不可推导性和不可预测性,层次之间的不可还原性。

     

    自组织是高层次结构或功能模式的自发形成,它是通过低层次客体之间的相互作用而产生的突现,由于局域相互作用而导致的一个全局相干模式的自发创生和自发突现。自组织机理侧重于揭示系统的组分之间的内部关系,以及由此突现的动力学行为,而适应性造就了复杂性的动力学模型。

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    那么,软件系统的适应性呢?

     

    自组织系统主要是一种分布式系统,分布式控制的优势在于强健性、弹性和自主性。元素之间相互作用的状态,对元素起到了一种限制和约束的作用。它限制了系统的变化,限制了元素的自由度和随机性,把它们约束在一定的时间、空间和形态范围里,从而形成了某种稳定的结构模式和构型,并与其它系统或环境区分开来。

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    开发团队的自组织性 还是 软件系统自身的自组织性呢?

     

    突现是指在复杂系统的自组织过程中出现的、新颖的和连贯的结构、模式和性质,相对于它们所出现的微观层次的组成部分和过程,突现现象是在宏观层次上出现的现象,是一种动态的结构,一种动力学秩序(过程的结构)。

     

    突现都是正向的吗?会产生负创新么?

    软件系统演进的下一个突现会是什么呢?

    会出现在哪个层级上呢?

    ......

     

    就象波普尔知识进化图示中所描述的那样,从一个问题到另一个问题。

     

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  • 复杂系统与复杂网络

    千次阅读 2009-11-02 17:57:00
    复杂系统与复杂网络 20世纪90年代以来,以Internet为代表的信息技术的迅猛发展使人类社会大步迈入了网络时代。从Internet到WWW,从大型电力网络到全球交通网络,从大脑神经网络到各种新陈代谢网络,从科研合作网络到...

    复杂系统与复杂网络                          

      20世纪90年代以来,以Internet为代表的信息技术的迅猛发展使人类社会大步迈入了网络时代。从InternetWWW,从大型电力网络到全球交通网络,从大脑神经网络到各种新陈代谢网络,从科研合作网络到各种经济、政治、社会关系网络等,可以说,人们已经生活在一个充满着各种各样的复杂网络的世界中。人类社会的网络化是一把“双刃剑”:它既给人类社会生产与生活带来了极大便利,提高了人类生产效率和生活质量,但也给人类社会生活带来了一定的负面冲击,如传染病和计算机病毒的快速传播以及大规模的停电事故等。因此,人类社会的日益网络化需要人类对各种人工和自然的复杂网络的行为有更好的认识。长期以来,通信网络、电力网络、生物网络、和社会网络等分别是通信科学、电力科学、生命科学、和社会学等不同学科的研究对象,而复杂网络理论所要研究的则是各种看上去互不相同的复杂网络之间的共性和处理它们的普适方法。20世纪末开始,复杂网络研究正渗透到数理学科、生命学科和工程学科等众多不同的领域,对复杂网络的定量与定性特征的科学理解,已成为网络时代科学研究的一个极其重要的挑战性课题,甚至被称为“网络的新科学(new science of networks)”。

      以生命科学为例,20世纪的生命科学研究主流是建立在还原论基础上的分子生物学。还原论的基本前提是,在由不同层次组成的系统内,高层次的行为是由低层次的行为所决定的。具有还原论观点的生物学家通常认为,只要认识了构成生命的分子基础(如基因和蛋白质)就可以理解细胞或个体的活动规律,而组分之间的相互作用常常被忽略不计。尽管基于还原论的分子生物学极大地促进了人类对单个分子功能的认识,然而绝大多数生物特征都来自于细胞的大量不同组分,如蛋白质、DNARNA和小分子之间的交互作用。对这些极其复杂的交互作用网络的结构和动力学的理解已成为21世纪生命科学的关键性研究课题和挑战之一。

      对网络的科学研究最早起源于著名的欧拉七桥问题。之后的近两百年中,数学家们一直致力于对简单的规则网络和随机网络进行抽象的数学研究。随着近年来计算机存储能力和处理数据能力的增强,以及一些大规模系统的数据库的建立,人们重新获得了真实网络的特征数据,发现真实网络既不是规则的,也不是随机的,而是呈现一定规律的复杂网络。复杂网络之所以复杂,不仅在于网络规模的巨大,网络结构的复杂,而且网络在时间、空间上都具有动态的复杂性,网络行为也具有复杂性。

      许多真实系统都可以用网络的形式加以描述,一个典型的网络是由许多节点与链接节点之间的边组成的。节点代表系统中的个体,边则表示节点之间的作用关系。如WWW网络可以看成是网页之间通过超链接构成的网络;Internet网络可以看作不同的计算机通过光缆链接构成的网络;科学家合作网络可以看作不同的科学家合作关系构成的网络;基因调控网络可以看作是不同的基因通过调控与被调控关系构成的网络。

      这些真实网络的普遍存在,促使来自不同学科领域的科学家共同致力于复杂网络的研究。这些学科领域包括复杂性科学、数学、物理、生物、计算机等。复杂网络的研究可以使人们更好的了解现实世界的复杂系统,为设计具有良好性能的网络提供依据。同时复杂网络的理论成果将会广泛地应用到生物、计算机等各个学科领域。

      复杂网络的研究大致可以描述为三个密切相关但又依次深入的方面:大量的真实网络的实证研究,分析真实网络的统计特性;构建符合真实网络统计性质的网络演化模型,研究网络的形成机制和内在机理研究网络上的动力学行为,如网络的鲁棒性和同步能力,网络的拥塞及网络上的传播行为等。

      

    转自:http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=216824

      参考文献:

      [1] 汪小帆,李翔,陈关荣. 复杂网络理论及其应用. 北京: 清华大学出版社,2006.

      [2] 郭雷,许晓鸣. 复杂网络. 上海: 上海科技教育出版社,2006.

      [3] 曾宪钊. 网络科学.  北京:军事科学出版社, 2006.

      [4] 何大韧,刘宗华,汪秉宏. 复杂系统与复杂网络. 北京: 高等教育出版社,2008.

     

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  • 复杂系统与类脑计算

    千次阅读 2018-05-30 09:34:50
    复杂系统与类脑计算--光子神经网络今天第一次去参加了校青年教师交叉学科“复杂系统与类脑计算”学术论坛。此次报告的主题是:面向神经网络的光子器件研究与应用。下面是在听报告和讨论过程中的疑问与思考。1. 大脑...

    复杂系统与类脑计算--光子神经网络

    今天第一次去参加了校青年教师交叉学科“复杂系统与类脑计算”学术论坛。此次报告的主题是:面向神经网络的光子器件研究与应用。下面是在听报告和讨论过程中的疑问与思考。

    1.    大脑产生的信号是电信号吗?


    2.    如果用光子仪器检测大脑是不是会有脑光波?

    3.    电与光?

    4.    STDP算法、LIF模型

    https://wenku.baidu.com/view/c71729d9a2161479171128f1.html

    5.    硅基光波导

    6.    用MZI做移相器



    7.    光纤不能弯折吗?

     

    8.    概念

    modulator-class neurons

    laser-class neurons

    mainstream silicon photonic device platforms

    free-space optical neural networks

     

    9.    来自普林斯顿大学的 Alexander N. Tait 等科学家在arXiv 上发表了一篇题为《神经形态硅光子学(NeuromorphicSilicon Photonics)》的论文中文介绍

    http://tech.huanqiu.com/news/2016-11/9703449.html

     

    10.  递归神经网络(RNN),是两种人工神经网络的总称,一种是时间递归神经网络(recurrentneural network),另一种是结构递归神经网络(recursive neural network)。

     

     


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  • 复杂系统的5个属性

    千次阅读 2016-04-05 20:38:11
    复杂系统往往是由层次结构的形式存在,如果人有表层-肌肉-内脏一样。由一些相关的子系统构成,这些子系统往往又有它们自己的子系统,如此下去,直到最底层的基本组件。 相对本原: 复杂系统基础组件的本质,选择哪些...

    层次结构:


    复杂系统往往是由层次结构的形式存在,如果人有表层-肌肉-内脏一样。由一些相关的子系统构成,这些子系统往往

    又有它们自己的子系统,如此下去,直到最底层的基本组件。


    相对本原:


    复杂系统基础组件的本质,选择哪些作为系统的基础组件比较随意,很大程度上依赖于观察者的判断。对于一个观察

    者是基础组件,可能对于另外的观察者而言就是一个很高的抽象层次。例如:对于一只狗,圈养者可能关注于狗的吃

    穿,样貌。而对于动物学家,他们可能关注的就是狗的内部构成。它的血液,骨骼……


    分离关注:


    组件内的联系通常比组件间的联系更强,实际上将组件中高频率的动作(涉及组件的内部结构)和第频率的动作(涉

    及组件间的相互作用)分离开来。组件内部作用和组件间作用的差异让我们在系统的不同部分之间实现“分离关注”,

    让我们可以以相对隔离的方式来研究每一个部分。


    共同模式:


    许多复杂系统都是以一种经济的表达方式来实现的,层次结构通常只是由少数不同类型的子系统按照不同的组合和安

    排方式构成的。或许看了这段话不明白什么意思,实际上,它是说我们系统开发都是不断累积的,不同的系统中间一

    定有共同的东西,当前系统就有可能有前面系统的模式。换言之,复杂系统具有共同的模式。这些模式可能涉及小组

    件的复用,如:人和宠物都有血管存在。


    稳定的中间形式:


    一般来说,复杂的系统是不断随着时间而演变,如果存在稳定的中间形式,那么从简单系统到复杂系统的演变将更

    快。复杂的系统毫无例外都是从能工作的简单系统演变而来的,从头设计的复杂系统根本不能工作,也不能通过打补

    丁的方式使其工作。必须从头开始,从能工作的简单系统开始。在这个过程中,如果存在稳定的中间形式,将会大大

    提升演变效率。(今天的复杂来源于昨日的简单的累积)


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