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演化中的标度行为和雪崩动力学

前言第1-16页
第一章 自组织临界性概念第16-30页
 1.1 自然界中的幂次规律第16-18页
 1.2 自组织临界性的诞生、定义及发展第18-20页
 1.3 两个最基本的模型第20-30页
  1.3.1 沙堆模型(sand-pile model)第20-25页
  1.3.2 生物演化模型(Bak-Sneppen evolution model)第25-30页
第二章 自组织临界性模型第30-52页
 2.1 生命游戏模型(game of life)中的“临界性”第30-34页
 2.2 Bak-Chen-Tang森林火灾模型(forest-fire model)第34-37页
 2.3 宇宙中存在着自组织临界态吗?第37-40页
 2.4 物质基层上的自组织临界性第40-42页
 2.5 Olami-Feder-Christensen(OFC)地震模型第42-46页
 2.6 关于临界性的经济学模型第46-49页
 2.7 一个交通阻塞模型中的自组织临界性第49-51页
 2.8 小结第51-52页
第三章 Bak-Sneppen演化模型中新雪崩的研究第52-86页
 3.1 BS演化模型中的各种不同雪崩第53-58页
  3.1.1 BS雪崩第54-55页
  3.1.2 PMB雪崩第55-57页
  3.1.3 顺时(forward)雪崩第57页
  3.1.4 逆时(backward)雪崩第57-58页
 3.2 平均适应性第58-63页
  3.2.1 BS模型的平均适应性第59-62页
  3.2.2 平均适应性的隙距方程第62-63页
 3.3 LC雪崩的定义、性质第63-65页
 3.4 临界LC雪崩的精确方程和标度律第65-72页
  3.4.1 主方程第66-67页
  3.4.2 无穷级的精确方程第67-69页
  3.4.3 临界指数的普适、精确解及临界指数间的标度关系第69-72页
 3.5 预临界态和超临界态下的LC雪崩第72-77页
  3.5.1 预临界LC雪崩的精确方程第72-75页
  3.5.2 超临界LC雪崩的精确方程第75-77页
 3.6 LC雪崩大小分布的标度函数及雪崩矩的精确解第77-83页
  3.6.1 LC雪崩分布的标度函数第77-81页
  3.6.2 LC雪崩矩第81-83页
 3.7 LC雪崩和PMB雪崩的比较第83-84页
 3.8 小结第84-86页
第四章 相互作用强度与推广的演化模型第86-109页
 4.1 推广的演化模型和相互作用强度第88-93页
  4.1.1 GBS模型第89-90页
  4.1.2 相互作用强度的定义、性质第90-93页
 4.2 PIB模型的临界性第93-101页
  4.2.1 PIB模型的自组织过程第94-97页
  4.2.2 自组织临界阈值和幂次律第97-101页
 4.3 PIB模型中雪崩过程的临界指数及临界指数间的标度关系第101-103页
 4.4 PIB模型中的其它临界指数第103-107页
  4.4.1 稳定态的临界指数第103-106页
  4.4.2 断续平衡中的临界指数第106-107页
 4.5 小结第107-109页
第五章 Bak-Sneppen演化模型中的信息测量第109-118页
 5.1 信息熵的定义及基本性质第110-111页
 5.2 BS模型中的雪崩熵第111-116页
 5.3 小结和展望第116-118页
第六章 复杂性研究的进展第118-137页
 6.1 什么是复杂性?第119-125页
  6.1.1 复杂性就是对问题的理解能力第119-120页
  6.1.2 复杂性与有序度和无序度相关第120-121页
  6.1.3 经济中的复杂性第121-122页
  6.1.4 统计复杂性和拓扑复杂性第122-123页
  6.1.5 自生成的复杂性第123-124页
  6.1.6 复杂与简单第124-125页
 6.2 国际上复杂性研究的进展第125-132页
  6.2.1 SFI复杂性研究第125-129页
  6.2.2 其它研究机构的复杂性研究状况第129-132页
 6.3 国内复杂性研究的进展第132-137页
  6.3.1 系统科学的发展第133-136页
  6.3.2 其它第136-137页
第七章 工作总结和工作展望第137-142页
 7.1 工作总结第137-139页
 7.2 工作展望第139-142页
  7.2.1 自组织临界性第139-140页
  7.2.2 复杂性的测量第140-141页
  7.2.3 复杂系统中的熵第141页
  7.2.4 其它方面的工作第141-142页
科学家中外译名索引第142-143页
参考文献第143-156页
博士论文工作期间完成的论文目录第156-162页

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