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“Allen Downey再次以他的程式設計哲學說明複雜性。這本書是學習簡單結構產生的複雜動力的必讀佳作” -Vincent Knight, Cardiff University數學系副教授
“Think Complexity這本書的清晰內容與扎實範例在我的學習過程中非常重要” -Eric Ma, 諾華公司研究員
複雜性科學運用計算以探索物理與社會科學。本書教你如何以圖、細胞自動機、代理人基模型等工具進行物理、生物、經濟等學科的研究。
無論是Python程式設計師或計算模型學習者都能透過一系列範例、練習、案例研究、說明深入認識複雜系統。
在第二版中，你會：
．使用NumPy陣列與SciPy方法，包括基本信號處理與快速傅里葉轉換
．學習複雜性物理系統的抽象模型，包括冪定律、碎形、粉紅噪音
．使用Jupyer Notebook與基礎程式碼實作與擴充複雜性實驗；Turmites、圖靈機器、細胞自動機等計算模型
．探索科學哲學，包括自然科學法則、理論選擇、現實主義與工具主義
本書適用於Python計算模型設計教學，幫助自學者接觸在其他地方看不到的主題與思路。
作者簡介
Allen B. Downey
Olin College的電腦科學教授，著有Think Python、Think Bayes、Think Stats。他的部落格Probably Overthinking It的內容涵蓋貝氏機率與統計。Allen具有U.C. Berkeley的電腦科學Ph.D.以及MIT的M.S.與B.S.學位。
前言
chapter 01 複雜性科學
chapter 02 圖
chapter 03 小世界圖
chapter 04 無尺度網路
chapter 05 細胞自動機
chapter 06 生命遊戲
chapter 07 物理模型
chapter 08 自組織臨界性
chapter 09 代理人基模型
chapter 10 群與塞車
chapter 11 演化
chapter 12 合作演化
附錄A 閱讀清單
索引
