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→复杂科学
== 复杂科学 ==
== 复杂科学 ==
复杂性科学是采用大数据、人工智能、复杂网络、统计物理等多学科交叉综合的方法，研究各类复杂系统（包括互联网、社会经济系统、生命生态系统、脑与认知系统、物理化学系统等）的一门新兴学科。从复杂网络到机器学习，从开放系统到生物信息，从个体智能到集体行为，从社会变迁到科学革命，我们探索着复杂系统背后的统一规律，也经历着学科分化与整合。作为跨学科研究的典型，复杂科学正在物质科学、生命科学、社会科学、信息科学的边界处引线穿针，开洞破墙。我们隐隐看到，颠覆性创新正在酝酿之中，重大科学发现逐渐浮出水面。
[https://swarma.org/?p=17887 2020年复杂性科学必读经典：入门+进阶书单20本]
[https://swarma.org/?p=31493 复杂科学2021年度精选：从诺贝尔奖到未来科学][https://swarma.org/?p=31511 2021复杂科学前沿顶刊340篇合集 | Complexity Express]
* [[复杂系统 Complex Systems]]
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== 网络科学 ==
== 网络科学 ==
'''网络科学 Network Science'''是一个研究复杂网络的学术领域，如通讯网络，计算机网络，生物网络，认知和语义网络，以及社会网络，主要由节点（顶点）表示不同元素或参与者，由连边表示元素或参与者之间的联系。
[https://pattern.swarma.org/article/4 网络科学诞生记：发源、合流与分岔]
[https://swarma.org/?p=33122 Barabási算法+Physics Reports精选，网络科学综述10年Top10 | 妙算复杂]
[https://swarma.org/?p=17108 网络科学入门：9大技巧带你上手网络数据分析]
* [[网络科学专题]]
* [[网络科学]]
* [[埃尔德什数理论]]
* [[顶点 Vertex]]
== 因果科学 ==
== 因果科学 ==
[https://pattern.swarma.org/article/9 因果推断方法概述]
[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学与机器学习的桥梁]
[http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMjQyNzQ5MA==&mid=2247539257&idx=1&sn=d2bec726db7303f694138c30968214ad&chksm=e89700b4dfe089a21ef3ad96bbbd8e98c476a65056de63912bec5512a998e66e6e0fe7550fbc&scene=21#wechat_redirect 连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域——因果科学读书会再起航]
[http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMjQyNzQ5MA==&mid=2247526675&idx=1&sn=79553a046e58955e7792338e46d466b1&chksm=e897339edfe0ba8803edebcb87eb32f8f08d1c1184c399f090e1949c809a83c2902415a702fd&scene=21#wechat_redirect 因果阶梯与Do-演算：怎样完美地证明吸烟致癌？]
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[http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMjQyNzQ5MA==&mid=2247526157&idx=3&sn=2835cb0114b57d01ce78198c72006ace&chksm=e8973d80dfe0b49659a602851620ca5df0cd1e43e5f6cbfdbf6937457c501462e6a2a11bf364&scene=21#wechat_redirect PC算法：缺失数据下的因果发现]
[http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMjQyNzQ5MA==&mid=2247521609&idx=1&sn=dd2f34baa3f9cd43f4a319d763086d73&chksm=e897cfc4dfe046d258a6ac12184c259898b2d356e7e386f004461fbc19d7485e6ae4a3b1fdeb&scene=21#wechat_redirect 如何在观测数据下进行因果效应评估]
[http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMjQyNzQ5MA==&mid=2247520660&idx=1&sn=22cc85b84b5e22aae45e5a60bf789276&chksm=e897cb19dfe0420f42634d4057d03c81c38449ff6daebc4c875dab695fb463abe3c9d2025414&scene=21#wechat_redirect 借助因果推断，更鲁棒的机器学习来了！]
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