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出版者:

作者:赵峰 编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2010-1

价格:17.00元

装帧:

isbn号码:9787544043748

丛书系列:

图书标签:

• 数学思维
• 解题技巧
• 策略
• 方法
• 学习
• 教育
• 思维训练
• 问题解决
• 进阶
• 提升

目录 第一章：基础理论与概念溯源 1.1 问题的本质与结构分析 1.1.1 什么是“问题”：定义与边界的界定 1.1.2 问题的类型学划分：结构化、半结构化与非结构化问题 1.1.3 问题的核心要素：目标、约束、信息集与行动空间 1.2 思维模式的演进与局限 1.2.1 线性思维与收敛式思考的根基 1.2.2 归纳法、演绎法与溯因法的操作范式 1.2.3 传统思维模式在复杂系统中的失效点分析 1.3 认知科学与信息处理基础 1.3.1 人类工作记忆与长时记忆的机制 1.3.2 决策树与启发式算法在日常问题解决中的应用 1.3.3 预设偏见（Cognitive Biases）对解题路径的潜在干扰 --- 第二章：系统动力学视角下的解题框架 2.1 建立系统的边界与反馈回路 2.1.1 系统识别：从现象到结构的过程描摹 2.1.2 存量（Stocks）与流量（Flows）的量化关系建模 2.1.3 增强回路（Reinforcing Loops）与调节回路（Balancing Loops）的辨识与作用机制 2.2 延迟效应与非线性关系的处理 2.2.1 时间滞后（Time Lags）对决策后果的影响分析 2.2.2 拐点（Tipping Points）的预测与应对策略 2.2.3 杠杆点（Leverage Points）的寻找与干预时机的把握 2.3 模拟与情景规划的应用 2.3.1 基础模型搭建：从概念图到仿真模型的转换路径 2.3.2 情景设定：构建“最好”、“最坏”与“最可能”的未来状态 2.3.3 敏感性分析：识别驱动系统行为的关键参数 --- 第三章：信息获取、组织与知识图谱构建 3.1 信息的质量与信噪比评估 3.1.1 数据的层级结构：描述性数据、解释性数据与规范性数据 3.1.2 信噪分离技术：在海量信息中提取有效信号 3.1.3 信息溯源与交叉验证的必要性 3.2 知识的结构化与本体论构建 3.2.1 从信息到知识的升华：关系链的建立 3.2.2 概念化与标签化：构建清晰的知识节点 3.2.3 知识图谱的初步描绘：实体、属性与关系的映射 3.3 跨领域知识的迁移与重组 3.3.1 领域特定知识（Domain-Specific Knowledge）的固化 3.3.2 隐性知识（Tacit Knowledge）的显性化过程 3.3.3 类比推理的有效范围界定与风险规避 --- 第四章：解题过程的流程化与工具箱 4.1 问题定义的精确化（Problem Scoping） 4.1.1 避免“错误的问题”：界定“我们正在解决什么” 4.1.2 目标函数的设定与度量标准的确立 4.1.3 利益相关方的需求对齐与冲突消解 4.2 路径探索与解空间搜索 4.2.1 穷举法、回溯法在有限空间内的适用性 4.2.2 贪婪算法与局部最优的陷阱 4.2.3 遗传算法与模拟退火在复杂解空间中的初步引入 4.3 方案评估与选择矩阵 4.3.1 多标准决策分析（MCDA）方法概述 4.3.2 成本效益分析（CBA）与风险权重分配 4.3.3 鲁棒性（Robustness）与适应性（Adaptability）的衡量 --- 第五章：复杂性管理与适应性策略 5.1 应对不确定性（Uncertainty）与模糊性（Ambiguity） 5.1.1 概率论在不确定性下的应用边界 5.1.2 清晰度等级：从已知到未知（Known-Unknowns to Unknown-Unknowns） 5.1.3 模糊集理论在描述性问题中的初步应用设想 5.2 迭代与反馈在解题中的地位 5.2.1 小步快跑：快速原型与最小可行解（MVP）的理念 5.2.2 失败的价值：从实验结果中学习并修正模型 5.2.3 持续监测与预警机制的设置 5.3 协同解题与群体智慧的激发 5.3.1 团队协作中的角色定位与权责分离 5.3.2 结构化讨论技术（如德尔菲法）的应用 5.3.3 确保讨论的“建设性冲突”而非“情绪对立” --- 结语：从“解决”到“理解”的升华 本书旨在为读者提供一套严谨、系统化的思维工具箱，用以解析和应对现实世界中错综复杂的挑战。内容聚焦于如何解构问题、如何建立描述系统动态的稳健模型、如何高效地组织信息资源，以及如何在不确定的环境中采取适应性行动。重点在于流程的严谨性、认知的清晰度，以及对复杂反馈结构的深刻洞察，强调通过结构化分析来驾驭难题，而非仅仅依赖直觉或单一视角的尝试。 （字数统计：约1500字）

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