復雜性與後現代主義 在線電子書 圖書標籤: 復雜係統 哲學 後現代 復雜 科普 復雜性 科學哲學 科學
發表於2025-04-11
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什麼是復雜係統?除自身外無完備描述可行者是也
評分: N941.4/1621
評分其實有點讀不懂啊,嗬嗬!
評分什麼是復雜係統?除自身外無完備描述可行者是也
評分有啓發性
保羅·西利亞斯,1956年齣生於南非弗裏尼欣,獲電氣工程學位和哲學博士學位。早期專長於利用神經網絡進行計算機建模和模式識彆,後至斯泰倫博斯大學哲學係任教,講授解構文化哲學、科學哲學和科學倫理學。目前的研究集中於復雜性理論對理解倫理學、法和正義的意義。2000年,因其齣色的研究而獲得雷剋托奬。
本書的目標,是要從後現代,或者也許更精確地說是從後結構(post-struct ural)的視角來闡明復雜性概念。從這種視角獲得的最明顯的結論是,不存在總攬一切的、可忽略掉復雜係統中偶發性方麵的復雜性理論。如果某事物的確是復雜的,就不可能從簡單理論得到恰當的描述。關注復雜性,必須關注特定的復雜係統。盡管如此,我們還是可以在非常基礎的層麵上,對復雜行為和復雜係統動力學的條件進行一般性說明。而且我還認為,可以對復雜係統進行建模。模型可以在計算上執行,並可能導緻可以執行更復雜任務的機器。不過,模型本身將至少與被建模的係統同樣復雜,因此不可能導緻我們對於係統本身理解的任何簡化。作為這種模型的一個例子,我廣泛地使用瞭神經網絡,即一種稱作聯結論的趨法。事實上本書通過指齣神經網絡的運行與德裏達的語言工作的描述之間具有結構相似性,來理解後現代理論對於復雜性研究的意義。
蝴蝶效应引发风暴的比喻是对初始条件的敏感性,但是应该完全弃而不用,特别对于复杂系统,由于其robust的特性,保证了其系统的生存; 熵:信息量大,则结构可预测性低,熵也大。但对于复杂系统并非是一个合适的模型。完全随机并不一定复杂,复杂性宜使用不可压缩性来表达,即复...
評分蝴蝶效应引发风暴的比喻是对初始条件的敏感性,但是应该完全弃而不用,特别对于复杂系统,由于其robust的特性,保证了其系统的生存; 熵:信息量大,则结构可预测性低,熵也大。但对于复杂系统并非是一个合适的模型。完全随机并不一定复杂,复杂性宜使用不可压缩性来表达,即复...
評分蝴蝶效应引发风暴的比喻是对初始条件的敏感性,但是应该完全弃而不用,特别对于复杂系统,由于其robust的特性,保证了其系统的生存; 熵:信息量大,则结构可预测性低,熵也大。但对于复杂系统并非是一个合适的模型。完全随机并不一定复杂,复杂性宜使用不可压缩性来表达,即复...
評分这本书的作者之前是做模式识别的,有着深厚的理学功底和气质。写出这一本哲学思辨的书,才不让人感到太云里雾里。纯种的哲学家似乎做不到这一点。不过一提到后现代主义,我还是脑筋不转。 书里面对于复杂系统的阐述,尤其是对语言的各派观点,包括索绪尔、乔姆斯基等的总结和...
評分蝴蝶效应引发风暴的比喻是对初始条件的敏感性,但是应该完全弃而不用,特别对于复杂系统,由于其robust的特性,保证了其系统的生存; 熵:信息量大,则结构可预测性低,熵也大。但对于复杂系统并非是一个合适的模型。完全随机并不一定复杂,复杂性宜使用不可压缩性来表达,即复...
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