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==原理==
==原理==
控制论专家威廉·罗斯·阿什比 W. Ross Ashby 在1947年提出了'''自组织 Self-organization 的初始原理，它指出任何确定性动态系统都会自动演变成一个均衡状态，这种均衡状态可以描述为一个在盆地周围环绕状态的'''[['''吸引子''']] Attractor '''。一旦到达那里，系统的进一步演化就被约束以保持在吸引子中。这种约束代表了其组成元素或子系统之间相互依赖或协调的某种形式。用阿什比的话来说，每个子系统都适应了所有其他子系统形成的环境。
控制论专家威廉·罗斯·阿什比 W. Ross Ashby 在1947年提出了'''自组织 Self-organization 的初始原理，它指出任何确定性动态系统都会自动演变成一个均衡状态，这种均衡状态可以描述为一个在盆地周围环绕状态的''' [[吸引子]] Attractor '''。一旦到达那里，系统的进一步演化就被约束以保持在吸引子中。这种约束代表了其组成元素或子系统之间相互依赖或协调的某种形式。用阿什比的话来说，每个子系统都适应了所有其他子系统形成的环境。
控制论专家海因茨·冯·福斯特 Heinz von Foerster 于1960年提出了“ 从噪声中获得秩序 Order from noise ” 的原理。该原理指出，自组织是由随机扰动 “噪声” 促进的，该随机扰动使系统在其状态空间中探索各种状态。这增加了系统到达“强”或“深”吸引子池中的机会，然后系统会迅速进入吸引子本身。生物物理学家亨利·阿特兰 Henri Atlan 通过提出“ 噪声带来的复杂性 Complexity from noise，法语 le principe de complexité par le bruit ” 原理发展了这一概念，该原理首见于1972年出版的《L'organisation biologique et lathéoriede l'information》，然后是1979年出版的《Entre le cristal et lafumée》。热力学家伊利亚·普里戈吉因 Ilya Prigogine 提出了类似的原则，即“波动带来有序 Order through fluctuations ” 或“混乱带来有序 Order out of chaos ”。它也应用在用于解决问题和机器学习的模拟退火方法中。
控制论专家海因茨·冯·福斯特 Heinz von Foerster 于1960年提出了“ 从噪声中获得秩序 Order from noise ” 的原理。该原理指出，自组织是由随机扰动 “噪声” 促进的，该随机扰动使系统在其状态空间中探索各种状态。这增加了系统到达“强”或“深”吸引子池中的机会，然后系统会迅速进入吸引子本身。生物物理学家亨利·阿特兰 Henri Atlan 通过提出“ 噪声带来的复杂性 Complexity from noise，法语 le principe de complexité par le bruit ” 原理发展了这一概念，该原理首见于1972年出版的《L'organisation biologique et lathéoriede l'information》，然后是1979年出版的《Entre le cristal et lafumée》。热力学家伊利亚·普里戈吉因 Ilya Prigogine 提出了类似的原则，即“波动带来有序 Order through fluctuations ” 或“混乱带来有序 Order out of chaos ”。它也应用在用于解决问题和机器学习的模拟退火方法中。
===物理===
===物理===
物理学中的自组织现象包括''' [['''相变''']] Phase transitions '''和'''自发对称性破缺 Spontaneous symmetry breaking '''，例如'''自发磁化 Spontaneous magnetization ''' ，经典物理学中的晶体生长，激光，超导和量子物理学的'''玻色-爱因斯坦凝聚 Bose–Einstein condensation '''。它在动力学系统，摩擦学，'''自旋泡沫系统 Spin foam systems '''和'''环量子引力 Loop quantum gravity '''的'''自组织临界 Self-organized criticality '''中被发现，也在河流盆地和三角洲，'''枝晶凝固 Dendritic solidification （如雪花） '''和'''湍流结构 Turbulent structure '''中被发现。
物理学中的自组织现象包括''' [[相变]] Phase transitions '''和'''自发对称性破缺 Spontaneous symmetry breaking '''，例如'''自发磁化 Spontaneous magnetization ''' ，经典物理学中的晶体生长，激光，超导和量子物理学的'''玻色-爱因斯坦凝聚 Bose–Einstein condensation '''。它在动力学系统，摩擦学，'''自旋泡沫系统 Spin foam systems '''和'''环量子引力 Loop quantum gravity '''的'''自组织临界 Self-organized criticality '''中被发现，也在河流盆地和三角洲，'''枝晶凝固 Dendritic solidification （如雪花） '''和'''湍流结构 Turbulent structure '''中被发现。
[[File:Convection_cell.png|300px|thumb|引力场中的对流单元|right]]
[[File:Convection_cell.png|300px|thumb|引力场中的对流单元|right]]
===计算机科学===
===计算机科学===
来自数学和计算机科学的现象，例如[[元胞自动机]] Cellular automata，[[随机图]] Random graphs，以及进化计算 Evolutionary computation 和人工生命 Artificial life 的某些实例，都表现出了自组织的特征。在群体机器人 Swarm robotics 中，自组织被用来产生涌现行为 Emergent behavior。尤其是随机图理论作为复杂系统的一般原理，已被用作自组织的正当理由。在多主体系统领域，理解如何设计一个能够表现出自组织行为的系统是一个活跃的研究领域。优化算法也可以认为是自组织化 Self-organizing的，因为它们旨在找到问题的最优解。如果将这个解视为迭代系统的一个状态，则最优解是系统选定的收敛结构。自组织网络包括'''[['''小世界网络''']] Small-world networks '''和'''[['''无标度网络''']] Scale-free networks'''。它们来自自下而上的相互作用，这与组织内部的自上而下的层次网络不同，后者不是自组织的。有人认为云计算系统本质上也是自组织的，但尽管它们具有一定的自治性，它们并不是自我管理的，因为它们的目标不是降低自身的复杂性。
来自数学和计算机科学的现象，例如[[元胞自动机]] Cellular automata，[[随机图]] Random graphs，以及进化计算 Evolutionary computation 和人工生命 Artificial life 的某些实例，都表现出了自组织的特征。在群体机器人 Swarm robotics 中，自组织被用来产生涌现行为 Emergent behavior。尤其是随机图理论作为复杂系统的一般原理，已被用作自组织的正当理由。在多主体系统领域，理解如何设计一个能够表现出自组织行为的系统是一个活跃的研究领域。优化算法也可以认为是自组织化 Self-organizing的，因为它们旨在找到问题的最优解。如果将这个解视为迭代系统的一个状态，则最优解是系统选定的收敛结构。自组织网络包括''' [[小世界网络]] Small-world networks '''和''' [[无标度网络]] Scale-free networks'''。它们来自自下而上的相互作用，这与组织内部的自上而下的层次网络不同，后者不是自组织的。有人认为云计算系统本质上也是自组织的，但尽管它们具有一定的自治性，它们并不是自我管理的，因为它们的目标不是降低自身的复杂性。