非线性科学 > 适应性与自组织系统
[提交于 2012年4月22日
]
标题: 复杂系统科学中的挑战
标题: Challenges in Complex Systems Science
摘要: FuturICT的基础是社会科学、复杂系统科学和ICT。 本文在FuturICT的背景下,详细阐述了复杂系统科学的主要关注点和挑战,特别强调了通向社会科学的复杂系统路线。 这包括复杂系统具有:许多异质的相互作用部分;多个尺度;复杂的转换规律;意外或不可预测的涌现;对初始条件的敏感依赖;路径依赖的动力学;网络化的分层连接;自主代理的相互作用;自组织;非平衡动力学;组合爆炸;适应变化的环境;共同进化的子系统;定义不明确的边界;以及多层级动力学。 在这种情况下,科学被视为从数据中抽象系统动态的过程。 这带来了许多挑战,包括:通过大规模实验、参与式感知和社会计算进行数据收集,管理巨大的分布式动态和异构数据库;从数据到动态模型的转变,超越相关性以获得因果关系,理解简单模型与综合模型之间的关系并适当选择变量,集合建模和数据同化,建立多层次的系统之系统模型;以及制定新的预测、预报和风险方法,特别是在那些能够根据预测反思并改变行为的系统,以及其看似可预测的行为因看似不可预测的稀有或极端事件而受到干扰的系统。 这些挑战是FuturICT议程的一部分。
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