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前言1

第一篇 基础系统论3

第一章 绪论3

1.1 系统科学的新时代3

1.1.1 科学探索重点的转移与科学范式的改变4

1.1.2 科研工具与科学方法的创新5

1.1.3 科学与社会关系的变革6

1.2 系统科学的对象与问题6

1.2.1 系统科学——关于整体的科学7

1.2.2 整体不同于部分和7

1.2.3 整体生存于环境之中9

1.2.4 整体的四大问题10

1.3 系统科学的四大特点10

1.3.1 基础性10

1.3.2 前沿性11

1.3.3 综合性12

1.3.4 实用性13

1.4 系统科学的体系13

1.4.1 基础系统论15

1.4.2 复杂系统论16

1.4.3 系统技术与方法17

1.5 系统定义与系统公理19

1.5.1 系统的特征20

1.5.2 系统定义25

1.5.3 系统“公理”26

1.5.4 系统科学的概念体系27

1.6 系统的分类29

1.6.1 系统分类的原则29

1.6.2 按组成分类30

1.6.3 按大小分类31

1.6.4 按属性分类32

1.6.5 按动态特征分类34

1.7 系统的描述35

1.7.1 定性描述35

1.7.2 定量描述36

1.7.3 系统模型37

1.8 系统的环境39

1.8.1 系统与环境的边界40

1.8.2 环境的层次40

1.8.3 环境的保护41

1.8.4 环境的发展42

1.9 系统科学的由来与发展42

1.9.1 系统思想的渊源43

1.9.2 古代的系统思想44

1.9.3 近代科学中的系统思想49

1.9.4 系统科学的创立51

1.9.5 非线性系统与复杂系统研究57

第二章 系统结构59

2.1 结构的概念59

2.1.1 结构的定义59

2.1.2 结构的实例与问题62

2.2 元素与要素63

2.2.1 元素63

2.2.2 要素65

2.2.3 基本元素66

2.2.4 子系统与分系统69

2.3 关联69

2.3.1 关联的数量70

2.3.2 关联的性质70

2.3.3 关联的强度72

2.4 内部秩序与整体构型73

2.4.1 序的概念73

2.4.2 整体的拓扑构型77

2.5 系统的层次82

2.5.1 时空与数量层次83

2.5.2 微观、中观与宏观85

2.5.3 层次分化的效率原则86

2.6 元素组合与内部协调87

2.6.1 元素组合88

2.6.2 组合模型90

2.6.3 关系协调91

2.6.4 协调度93

2.6.5 协调与共振94

附录 米勒的生命系统理论98

第三章 系统的性态102

3.1 系统的整体性102

3.1.1 系统的属性103

3.1.2 系统的功能104

3.1.3 系统的价值105

3.2 系统的形态106

3.2.1 系统的外形107

3.2.2 系统的模式108

3.2.3 形态的拓扑量109

3.3 系统的稳定性110

3.3.1 李亚普诺夫（Lyapunov）稳定性112

3.3.2 渐近稳定性113

3.3.3 大范围稳定与轨道稳定性113

3.3.4 线性稳定性分析114

3.3.5 李亚普诺夫直接法120

3.4 系统的结构稳定性123

3.4.1 等价性124

3.4.2 结构稳定性125

3.4.3 函数族的结构稳定性128

3.5 系统的受控特性131

3.5.1 可观察性131

3.5.2 可控制性（controllability）134

3.5.3 鲁棒性（robustness）与灵敏性135

3.6 系统的主动性136

3.6.1 系统的目的性137

3.6.2 适应性139

3.6.3 适应控制（adaptive control）141

3.6.4 自主性142

3.6.5 选择性145

3.7 系统的标度性与临界行为146

3.7.1 相变与临界指数147

3.7.2 标度性与标度理论148

3.7.3 重正化群方法150

3.8 系统的随机行为153

3.8.1 随机性的几个概念154

3.8.2 朗之万方程155

3.8.3 福克——普朗克方程158

3.8.4 主方程160

3.8.5 实例——舆论形成163

第二篇 复杂系统论169

第四章 系统的复杂性169

4.1 复杂性的概念171

4.1.1 客观（内禀）复杂性172

4.1.2 主观（认识）复杂性176

4.2 复杂性的测度178

4.2.1 数学结构的复杂度178

4.2.2 描述复杂度181

4.2.3 计算复杂度184

4.2.4 兰帕尔——齐夫（A．Lempel，J．Ziv）复杂度187

4.2.5 纵向复杂度与横向复杂度188

4.2.6 不确定性的测度189

4.3 复杂系统196

4.3.1 一般复杂系统196

4.3.2 复杂系统的一般特征198

4.3.3 动力系统的复杂性201

4.4 两个复杂系统模型204

4.4.1 元胞自动机模型（CA）205

4.4.2 耦合映象格子（CML）213

4.5 复杂适应系统222

4.5.1 复杂适应系统的特征223

4.5.2 复杂适应系统（CAS）模型226

4.5.3 回声（ECHO）模型229

第五章 系统中的混沌231

5.1 系统中的非线性231

5.1.1 线性关系与非线性关系232

5.1.2 非线性特征236

5.1.3 非线性科学的范例242

5.1.4 非线性与复杂性246

5.2 混沌运动247

5.2.1 随处可见的混沌249

5.2.2 混沌的定性特征253

5.2.3 混沌的定义255

5.3 混沌的定量测度260

5.3.1 宽带功率谱260

5.3.2 正的李亚普诺夫指数262

5.3.3 分数维数266

5.3.4 各种熵测度266

5.4 保守系统中的混沌269

5.4.1 刘维定理（Theory of Liouville）269

5.4.2 不可积系统与KAM环面271

5.4.3 KAM定理274

5.4.4 不稳定环面与Poincare-Birkhoff定理276

5.4.5 一个典型实例——太阳系中的混沌281

5.5 耗散系统中的混沌282

5.5.1 奇怪吸引子282

5.5.2 虫口模型、周期分叉与切分叉285

5.5.3 阵发混沌289

5.5.4 通向混沌的道路291

5.6 混沌控制292

5.6.1 OGY控制法293

5.6.2 偶然正比反馈技术（OPF技术）297

5.6.3 混沌控制的物理机制301

第六章 系统中的分形303

6.1 分形的概念与意义303

6.1.1 分形的概念303

6.1.2 各种分数维数306

6.1.3 奇怪吸引子的分形维数315

6.1.4 分形的定义316

6.2 分形类型318

6.2.1 数学中的分形318

6.2.2 自然界中的分形322

6.2.3 社会经济中的分形326

6.2.4 分形的分类329

6.3 分形生长329

6.3.1 受限扩散凝聚（DLA）模型330

6.3.2 动力学集团凝聚（KCA）模型334

6.3.3 似分形晶体的生长337

6.3.4 准晶体的分形结构339

6.3.5 渗流模型343

6.4 分形集合与多分形344

6.4.1 Julia集345

6.4.2 Mandelbrot集346

6.4.3 分形集的相关原理347

6.4.4 多分形348

6.5 分形的测量与计算349

6.5.1 分数布朗运动349

6.5.2 Hurst指数与R/S分析351

6.5.3 相空间重构352

6.6 分形与系统的自相似性355

6.6.1 相似与自相似355

6.6.2 系统的自相似性357

6.6.3 自相似的起源358

6.6.4 自相似的意义359

6.6.5 特征形态与系统基因362

6.6.6 SOC与1/f噪声362

第七章 系统的演化364

7.1 演化与进化364

7.1.1 演化的含义365

7.1.2 演化方向与时间箭头368

7.1.3 进化的判据371

7.1.4 进化的必要条件376

7.2 演化的标度379

7.2.1 结构标度380

7.2.2 属性标度385

7.2.3 行为标度387

7.2.4 形态标度388

7.2.5 信息流量标度392

7.3 系统的创生393

7.3.1 创生的条件394

7.3.2 整体性的涌现396

7.3.3 创生的过程399

7.4 系统的发展402

7.4.1 发展的方向402

7.4.2 发展的阶段404

7.4.3 发展的条件408

7.4.4 发展的动力408

7.5 系统的消亡413

7.5.1 消亡过程413

7.5.2 趋极过程415

7.5.3 极值状态418

7.5.4 趋极的意义422

7.6 群体的进化423

7.6.1 群体的进化模式424

7.6.2 群体生态模式427

7.6.3 宇宙演化的模式430

第八章 系统的自组织与演化机制433

8.1 系统的自组织434

8.1.1 组织与自组织435

8.1.2 三类系统的自组织437

8.1.3 自组织的两个阶段438

8.2 自组织临界性441

8.2.1 沙堆模型442

8.2.2 噪声对系统生长的影响448

8.3 涌现机制451

8.3.1 演化的内部动力452

8.3.2 序参量的涌现454

8.3.3 支配原理（slaving principle）457

8.4 协同机制465

8.4.1 役使原理467

8.4.2 协同的阶段性467

8.5 自耦合机制469

8.5.1 完整但不完备470

8.5.2 哥德尔不完备性定理470

8.5.3 系统的不完全性472

8.5.4 系统的“自耦合”473

8.6 质朴性原理476

8.6.1 边界的作用477

8.6.2 “边界的边界为零”479

8.6.3 边界崩溃481

第三篇 社会系统论485

第九章 信息与智能系统485

9.1 信息485

9.1.1 人类利用开发信息资源的历史485

9.1.2 信息的特征及功能定义487

9.1.3 三种不确定性491

9.1.4 信息的量度494

9.1.5 信息的分类498

9.2 信息系统499

9.2.1 通信系统与信息系统499

9.2.2 信息过程501

9.2.3 信息系统的一个实例——教育系统505

9.3 智能系统508

9.3.1 智能活动509

9.3.2 智能系统513

9.3.3 人脑智能系统516

9.3.4 人工智能526

9.3.5 群体智能528

9.4 智能社会529

9.4.1 智能劳动529

9.4.2 智能社会531

9.4.3 智能社会的经济学533

9.4.4 知识经济536

9.5 知识创新的机制541

9.5.1 创新的微观动力542

9.5.2 创新的中观机制545

9.5.3 创新的宏观环境548

第十章 社会系统551

10.1 人与社会552

10.1.1 人的本性552

10.1.2 人类社会561

10.2 社会系统的特征565

10.2.1 社会系统的定义565

10.2.2 社会系统的开放性566

10.2.3 社会系统的亚稳定性与临界稳定性568

10.2.4 社会系统的复杂性570

10.3 社会的三大子系统572

10.3.1 经济系统573

10.3.2 政治系统576

10.3.3 文化系统579

10.4 社会系统的发展581

10.4.1 社会进化的判据与标度582

10.4.2 社会系统发展的阶段和路线585

10.4.3 社会系统发展的动力与机制588

10.4.4 社会系统的可持续发展599

10.5 网络社会606

10.5.1 社会网络606

10.5.2 网络社会的新特征607

10.5.3 网络社会中社会关系的变化609

10.5.4 网络社会的发展610

第十一章 系统原理与方法612

11.1 系统科学的方法论原则614

11.1.1 整体性原则614

11.1.2 有序性原则616

11.1.3 演化性原则616

11.1.4 价值性（目的性）原则616

11.2 系统的分析与诊断617

11.2.1 目标功能分析618

11.2.2 结构分析620

11.2.3 进程分析623

11.2.4 动力分析624

11.2.5 确诊与对策625

11.3 系统工程方法626

11.3.1 人造系统的建构627

11.3.2 系统的生命周期629

11.3.3 系统工程的逻辑631

11.4 控制系统的方法634

11.4.1 反馈方法634

11.4.2 黑箱方法与功能模拟方法637

11.4.3 系统模型与模型方法638

11.5 处理复杂社会问题的科学方法639

11.5.1 综合集成法639

11.5.2 从定性到定量的综合集成研讨厅体系640

参考文献642

后记645