蚂蚁在组成群体时为何会表现出如此的精密性和具有目的性？数以亿计的神经元是如何产生出像意识这样极度复杂的事物？是什么在引导免疫系统、互联网、全球经济和人类基因组等自组织结构？这些都是复杂系统科学尝试回答的迷人而令人费解的问题的一部分。
理解复杂系统需要有全新的方法，需要超越传统的科学还原论，并重新划定学科的疆域。借助于圣塔菲研究所的工作经历和交叉学科方法，复杂系统的前沿科学家米歇尔在《复杂》一书中，以清晰的思路介绍了复杂系统的研究，横跨生物、技术和社会学等领域，并探寻复杂系统的普遍规律。与此同时，她还探讨了复杂性与进化、人工智能、计算、遗传、信息处理等领域的关系。
《复杂》是综合系列丛书之
本书介绍了重要的复杂性研究，详细阐释了对从许多复杂系统中涌现出的共性的研究，可读性极强，范围涵盖混沌、信息论、计算、进化、遗传学、社会学到生命本身。本书显然是这个领域好的通识读本。
前言致谢及时部分 背景和历史 第1章 复杂性是什么 昆虫群落 大脑 免疫系统 经济 万维网 复杂系统的共性 如何度量复杂性 第2章 动力学、混沌和预测 动力系统理论的起源 对预测的重新认识 线性兔子和非线性兔子 逻辑斯蒂映射 混沌的共性 混沌思想带来的革命 第3章 信息 信息是什么 能量、功、熵 麦克斯韦妖 统计力学提要 微观态与宏观态 香农信息 第4章 计算 什么是计算？什么可以计算 希尔伯特问题和哥德尔定理 图灵机和不可计算性 定义为图灵机的明确程序 通用图灵机 图灵对判定问题的解决 哥德尔和图灵的命运 第5章 进化 达尔文之前的进化观念 达尔文理论的起源 孟德尔和遗传律 现代综合 对现代综合的挑战 第6章 遗传学概要 第7章 度量复杂性 用大小度量复杂性 用熵度量复杂性 用算法信息量度量复杂性 用逻辑深度度量复杂性 用热力学深度度量复杂性 用计算能力度量复杂性 统计复杂性 用分形维度量复杂性 用层次性度量复杂性第二部分 计算机中的生命和进化 第8章 自我复制的计算机程序 生命是什么 计算机中的自我复制 自我复制程序的深层意义 DNA的自我复制 冯·诺依曼的自复制自动机 冯·诺依曼 第9章 遗传算法 遗传算法菜谱 遗传算法的应用 进化的罗比，易拉罐清扫机器人 GA演化的策略是如何解决这个问题的 GA是如何演化出好的技巧的第三部分 大写的计算 第10章 元胞自动机、生命和宇宙 自然界中的计算 元胞自动机 生命游戏 四类元胞机 沃尔夫勒姆的"新科学" 第11章 粒子计算 第12章 生命系统中的信息处理 什么是信息处理 免疫系统 蚁群 生物代谢 这些系统中的信息处理 第13章 如何进行类比(如果你是计算机) 容易的事很难 进行类比 我对类比的认识经历 简化的类比 模仿者 如何做到 模仿者程序 运行模仿者 总结 第14章 计算机模型 模型是什么 理想模型 对合作的进化进行模拟 建模的好处 计算机建模注意事项第四部分 网络 第15章 网络科学 小世界 网络新科学 什么是网络思维 到底什么是"网络" 小世界网络 无尺度网络 网络稳健性 第16章 真实世界中的网络 真实世界中的网络 网络思想的意义 无尺度网络是如何产生的 幂律以及对其的质疑 网络中的信息传播和连锁失效 第17章 比例之谜 生物学中的比例缩放 一次跨学科合作 幂律与分形 代谢比例理论 理论的应用 争议 幂律的未解之谜 第18章 进化，复杂化 遗传，复杂化 基因是什么 进化发育生物学 基因调控和考夫曼的"秩序的起源" 对考夫曼的研究的反响 总结第五部分 尾声 第19章 复杂性科学的过去和未来 统一理论和一般性原理 复杂系统研究的根源 五个问题 复杂性的未来，等待卡诺附录 访谈——梅拉妮·米歇尔谈复杂性参考文献 前言 致谢 及时部分 背景和历史 第1章 复杂性是什么 昆虫群落 大脑 免疫系统 经济 万维网 复杂系统的共性 如何度量复杂性 第2章 动力学、混沌和预测 动力系统理论的起源 对预测的重新认识 线性兔子和非线性兔子 逻辑斯蒂映射 混沌的共性 混沌思想带来的革命 第3章 信息 信息是什么 能量、功、熵 麦克斯韦妖 统计力学提要 微观态与宏观态 香农信息 第4章 计算 什么是计算？什么可以计算 希尔伯特问题和哥德尔定理 图灵机和不可计算性 定义为图灵机的明确程序 通用图灵机 图灵对判定问题的解决 哥德尔和图灵的命运 第5章 进化 达尔文之前的进化观念 达尔文理论的起源 孟德尔和遗传律 现代综合 对现代综合的挑战 第6章 遗传学概要 第7章 度量复杂性 用大小度量复杂性 用熵度量复杂性 用算法信息量度量复杂性 用逻辑深度度量复杂性 用热力学深度度量复杂性 用计算能力度量复杂性 统计复杂性 用分形维度量复杂性 用层次性度量复杂性 第二部分 计算机中的生命和进化 第8章 自我复制的计算机程序 生命是什么 计算机中的自我复制 自我复制程序的深层意义 DNA的自我复制 冯·诺依曼的自复制自动机 冯·诺依曼 第9章 遗传算法 遗传算法菜谱 遗传算法的应用 进化的罗比，易拉罐清扫机器人 GA演化的策略是如何解决这个问题的 GA是如何演化出好的技巧的 第三部分 大写的计算 第10章 元胞自动机、生命和宇宙 自然界中的计算 元胞自动机 生命游戏 四类元胞机 沃尔夫勒姆的"新科学" 第11章 粒子计算 第12章 生命系统中的信息处理 什么是信息处理 免疫系统 蚁群 生物代谢 这些系统中的信息处理 第13章 如何进行类比(如果你是计算机) 容易的事很难 进行类比 我对类比的认识经历 简化的类比 模仿者 如何做到 模仿者程序 运行模仿者 总结 第14章 计算机模型 模型是什么 理想模型 对合作的进化进行模拟 建模的好处 计算机建模注意事项 第四部分 网络 第15章 网络科学 小世界 网络新科学 什么是网络思维 到底什么是"网络" 小世界网络 无尺度网络 网络稳健性 第16章 真实世界中的网络 真实世界中的网络 网络思想的意义 无尺度网络是如何产生的 幂律以及对其的质疑 网络中的信息传播和连锁失效 第17章 比例之谜 生物学中的比例缩放 一次跨学科合作 幂律与分形 代谢比例理论 理论的应用 争议 幂律的未解之谜 第18章 进化，复杂化 遗传，复杂化 基因是什么 进化发育生物学 基因调控和考夫曼的"秩序的起源" 对考夫曼的研究的反响 总结 第五部分 尾声 第19章 复杂性科学的过去和未来 统一理论和一般性原理 复杂系统研究的根源 五个问题 复杂性的未来，等待卡诺 附录 访谈——梅拉妮·米歇尔谈复杂性 参考文献
绝对的好书，非常建议在校学生读一读，不管是什么专业的
这本书是一本综述性质的书，把复杂系统的很多方面都给了介绍，还是很不错的，科普性质的，更多的是从计算机的角度出发来写的，还算不错的
入门科普书籍，相比于很对公式的教材，这个更能引起学习的兴趣。
这个很好，混沌理论及复杂度认知的书一定要看，芒格推荐的那本似乎简单了点
很有意思的一本书，是复杂科学的初阶入门读物，相当有品质，第一推动有好书啊！很喜欢本书！
第一次接触复杂系统，写的很易懂，第一推动系列的都很不错啊
全面系统地讲解了复杂性，涉及众多学科，很涨姿势。
引用书里的话：这是一本关于复杂性科学的书——这门学科还如此之新，其范围又如此之广，以至于还无人完全知晓如何确切地定义它，甚至还不知道它的边界何在。然而，这正是它的全部意义之所在。
很喜欢第一推动的书，不过第一推动的书都有一个不足，就是书本的胶不行
复杂性研究应该是近年的热门。我曾看过一些关于复杂性问题的书，尤其对混沌问题感觉好奇。对于初始条件的敏感性，造成所谓的“蝴蝶效应”，着实令人惊叹不已。自然与社会现象中的复杂性层出不穷，人类还有很长的路可走。米歇尔女士的这本书，较好地阐述了复杂性领域的相关问题，值得好好阅读。
看着比较晕，不过很不错，了解复杂性科学的很好的读本
复杂科学其实就是关于混沌的科学吧,对于一个人的世界观是非常有启发的,我还在阅读中,暂时还不敢说有什么感想.但很确定这是本非常好的书.
经久不衰的第一推动丛书，这个系列的都很不错，内容上比一般科普要有深度，又不至于让没接触过的人看不懂，以后要继续收齐
复杂系统科学的入门级科普读物，语言不错，引人入胜
这本书涵盖的知识面确实很广，里面涉及很多高中理科知识，如果这方面知识不是很完备的话，读起来还是比较吃力的。什么是复杂性，作者也没有给出明确的说法，虽然有很多实例，但是给人还是模糊的印象，作者也说了要等待；不过确实是个有趣的研究方向！
一直都认为，会写科普书的人是很厉害的，因为这不仅需要专业精湛的认知，更需要驾轻就熟的语言驾驭能力，这本书做到了，很适合从事系统工程有关的人阅读，是一种很好的补充，也是开拓视野的好书，闲来读读，很是不错
自己是因为参加了Santa Fe研究所的开放课程《复杂性科学引论》，这个课程的主讲就是梅拉尼，经过一段时间的学习，感觉自己学到了不少复杂性科学的知识。而课程主讲梅拉尼推荐的书籍就是这本《复杂》，所以就买下了，内容很赞！对于了解复杂性科学有很大的帮助。
赞！不仅介绍了各个科学领域中的复杂现象及相关研究，还对复杂领域的现状和未来发展趋势做了一些总结。里面一些知识正是我需要的。
本书介绍了重要的复杂性研究，详细阐释了对从许多复杂系统中涌现出的共性的研究，可读性极强，范围涵盖混沌、信息论、计算、进化、遗传学、社会学到生命本身
当我一拿到这本书，我就被这本书的名字迷住了，我一想，为什么这本书的名字要叫复杂，而不叫其它的名字呢，譬如，信息与自然科学的联系。然后我昨天晚上翻了一下，天呐，讲的太详细了，不愧是美国的科学家，她一定是什么都学，才有了这本书的出现，我很欢。
社会运行并不是杂乱无章的简单化的它能产生整体性大于个体之和的效果
本书介绍了重要的复杂性研究，详细阐释了对从许多复杂系统中涌现出的共性的研究，可读性极强，范围涵盖混沌、信息论、计算、进化、遗传学、社会学到生命本身。本书显然是这个领域*好的通识读本。
点燃了我对碳基生命，人工智能，计算机科学，网络科学的极大热情。突然的关键在于类比，表面看各类学科因为“复杂”这一概念汇总在一起，背后必然是因为其有着相同的数学原理。找到这一数学原理，必能解开复杂的本质，并洞察生命的本质。从而为碳基生命让位于硅基生命，或其他形式的生命及社会，奠定理论基础。
