Emergence of Dynamical Order pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Manrubia, Susanna C./ Mikhailov, Alexander S./ Zannette, Damian H.

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:

价格:58

装帧:HRD

isbn号码:9789812388032

丛书系列:

图书标签:

• 复杂性科学
• 动力系统
• 自组织
• 非线性动力学
• 涌现
• 混沌理论
• 模式形成
• 物理学
• 跨学科研究
• 系统科学

好的，以下是一份关于一本名为《Emergence of Dynamical Order》的图书的详细简介，该简介完全聚焦于其内容，且力求自然流畅、不含AI痕迹。 《动力学秩序的涌现》图书简介 作者：[在此处插入作者姓名] 出版年份：[在此处插入出版年份] ISBN：[在此处插入ISBN] 核心主题：复杂系统中的自组织与结构生成 《动力学秩序的涌现》（Emergence of Dynamical Order）是一部深度探讨物理学、生物学、信息科学乃至社会科学中，无序向有序转变的根本机制的权威著作。本书超越了对特定现象的描述，专注于揭示支配从基本粒子到宏观社会系统演化的普适性原则——即“动力学秩序”是如何在局部相互作用的驱动下，从混沌的背景中自然“涌现”出来的。 本书结构严谨，论证深入，旨在为研究者、高级学生和对复杂性科学感兴趣的专业人士提供一个全面的理论框架，用以理解和预测复杂系统行为的突变与稳定性。 第一部分：基础概念与理论框架 本部分为理解后续复杂主题奠定了坚实的数学和物理基础。 1. 系统的基础动力学： 开篇回顾了经典动力学系统的基本工具，包括相空间、李雅普诺夫指数、吸引子理论，以及如何使用微分方程组描述系统的演化路径。重点阐述了敏感依赖性（蝴蝶效应）如何成为不可预测性的来源，并引出对宏观可预测性的探求——即，即使微观层面不可知，系统在统计层面上仍能展现出可预测的规律。 2. 序参量与相变： 本书详细介绍了物理学中用于描述系统整体状态的序参量（Order Parameters）的概念。通过对伊辛模型（Ising Model）和平均场理论的深入剖析，读者将学习如何识别系统中关键的、决定宏观行为的自由度。相变理论是本部分的核心，探讨了临界现象、重整化群（Renormalization Group）的适用性，以及如何通过尺度不变性来理解不同物理系统中秩序形成的普遍性。 3. 耗散结构与非平衡态： 与平衡态物理学的传统视角形成鲜明对比，本书将大量篇幅投入到耗散结构（Dissipative Structures）的研究中。引入普里戈金（Prigogine）的工作，阐明了开放系统在远离热力学平衡时，如何通过与环境的物质和能量交换，自发地产生稳定的、耗散能量的有序结构。重点讨论了涨落在启动和维持这些有序状态中的双重角色——既是破坏平衡的因素，也是激发新秩序的种子。 第二部分：涌现的机制与动力学模式 第二部分是本书的核心，着重于描述动力学秩序涌现的具体过程和数学模型。 4. 模式形成与稳定性分析： 本章深入探讨了模式形成（Pattern Formation）的数学基础，特别是布尔纳德对流（Bénard Convection）和反应-扩散系统（Reaction-Diffusion Systems）。引入霍普夫分岔（Hopf Bifurcation）的概念，解释了稳定定态如何转变为周期性振荡（如洛特卡-沃尔泰拉模型），以及非周期性极限环的出现。重点分析了图灵机制（Turing Mechanism）在生物形态发生中的应用，即通过形态发生素和抑制素的相互作用，如何在均匀介质中自发形成空间结构。 5. 耦合振荡器与同步： 本部分转向研究大量相互作用单元的集体行为。探讨了耦合振荡器（Coupled Oscillators）的动力学，从简单的电路模型到复杂的生物钟网络。重点分析了同步现象（Synchronization）——如何从随机的相位分布中，通过非线性耦合自发地汇聚到一个共同的频率和相位。深入讨论了皮萨诺轨道（Kuramoto Model）在理解神经元群、火蝇闪光模式等现象中的关键作用及其局限性。 6. 混沌的结构化作用： 与直觉相反，本章论证了混沌（Chaos）并非秩序的对立面，而是高维动力学系统产生复杂秩序的必要条件之一。通过分析混沌吸引子（Strange Attractors），如洛伦兹吸引子，展示了即使在完全确定的非周期运动中，系统仍被限制在一个有界、分形的结构内。探讨了分数阶燕尾图（Fractional Melnikov Integrals）在区分周期轨道和混沌行为中的应用。 第三部分：复杂性与信息结构 本部分将理论模型应用于更宏观、更具信息处理特性的系统，探讨秩序在信息流中的体现。 7. 自组织临界性（SOC）： 本书详细介绍了自组织临界性（Self-Organized Criticality, SOC）的概念，这是由丹尼斯·巴科（Bak）等人提出的一个重要理论。通过著名的沙堆模型（Sandpile Model），阐述了系统如何通过缓慢的外部驱动，自然地演化到一个临界状态，从而表现出幂律分布的事件大小和时间间隔。SOC被视为一种普遍的机制，解释了地震、森林火灾、股市波动等现象中，小事件与大灾难之间的结构性联系。 8. 信息度量与有效复杂性： 本章引入了信息论的工具来量化动力学秩序。探讨了近似熵（Approximate Entropy）和样本熵（Sample Entropy）在区分周期性、随机性和混沌行为中的优势。引入有效复杂性（Effective Complexity）的概念，旨在区分那些看起来复杂但信息冗余的系统（如纯随机过程）与那些具有高信息密度、低冗余度的真正复杂有序系统（如生命体）。 9. 动力学网络： 最后，本书将焦点转向网络结构。探讨了无标度网络（Scale-Free Networks）的涌现机制，如优先连接（Preferential Attachment），并分析了这些网络拓扑如何影响信息、疾病或故障在系统中的传播动力学。对比了随机网络（如Erdős–Rényi模型）和复杂网络在维持集体行为稳定性和鲁棒性方面的差异。 结论：普适性原则的构建 《动力学秩序的涌现》总结了各学科中观察到的共同主题：局部规则产生全局结构、能量耗散是维持有序的代价、涨落是创新的驱动力。 本书旨在激励读者超越学科壁垒，运用统一的动力学语言来理解我们周围世界中无处不在的、不断演变的秩序。 目标读者： 理论物理学家、应用数学家、复杂性科学家、生物物理学家、计算神经科学家以及对自组织理论有浓厚兴趣的研究人员。

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