张江 - 版本历史

Jake：/* 基本信息 */

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2026年3月6日 (五) 07:18 Cancyqian

2026-03-06T07:18:13Z

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2025-09-12T01:37:15Z

代表性论文

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基本信息

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 |母校：|| 北京交通大学
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-| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智科学研究中心、集智学园
+| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智科学研究中心
 |-
 | 研究方向：|| 因果涌现、复杂系统分析与建模，规模法则（Scaling Laws）
 |-
-|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
+|个人主页链接|| https://jake.swarma.org/
 |-
 | 所在城市： || 北京

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-'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，National Science Review 编委成员。主要研究领域：[[因果涌现]]、[[复杂系统]]分析与建模、[[复杂网络]]与[[机器学习]]、社会与经济系统的[[规模法则]]（Scaling Laws）等。多篇文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、National Science Review、Nonlinear Systems、Chaos等国际知名刊物上。曾出版专著《规模法则——探索细胞到城市的普适规律》、第二作者合著《数字创世纪——人工生命的新科学》，及译著《自然与人工系统中的适应——理论分析及其在生物、控制与人工智能中的应用》等。
+'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智科学研究中心理事长，集智学园创始人，National Science Review 编委成员。主要研究领域：[[因果涌现]]、[[复杂系统]]分析与建模、[[复杂网络]]与[[机器学习]]、社会与经济系统的[[规模法则]]（Scaling Laws）等。多篇文章发表在包括：Nature Machine Intelligence、National Science Review、Nature Communications、Nonlinear Systems、Chaos等国际知名刊物上。曾出版专著《涌现——从简单规则到复杂世界》、《规模法则——探索细胞到城市的普适规律》、第二作者合著《数字创世纪——人工生命的新科学》，及译著《自然与人工系统中的适应——理论分析及其在生物、控制与人工智能中的应用》等。
 其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《科学的极致——漫谈人工智能》、《走近2050——注意力、互联网与人工智能》、《深度学习原理与 PyTorch 实战》、《NetLogo多主动建模入门》，译作《深度思考》等。

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 | 所在城市： || 北京
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-| 电子邮箱： || zhangjiang@bnu.edu.cn
+| 电子邮箱： || [[/cdn-cgi/l/email-protection|[email protected]]]
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 | 联系电话： || +86 10 58807085
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 * '''联系电话'''：16601040080（微信同）合作、授课联系此号
-* '''电子邮件'''：jakezj@163.com、zhangqian@swarma.org
+* '''电子邮件'''：[[/cdn-cgi/l/email-protection|[email protected]]]、[[/cdn-cgi/l/email-protection|[email protected]]]
 * '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区
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 ====其他====
-张江老师的最近的科研方向集中在图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了2条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
+张江老师的科研方向集中在因果涌现、图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了3条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
 : 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
 : 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。
+:

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	2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。		2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。
−
−	~~学术背景~~
−
−	张江老师累计发表论文SCI论文二十余篇，译著1本，专著1本。主要关注领域为复杂系统分析与建模、网络、因果涌现、机器学习，规模标度律等，他长期积极参与国际学术交流活动，曾先后访问过美国密西根大学（Michigan University）、佛蒙特大学(University of Vermont)、圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）、瑞士弗雷堡大学(University of Fribourg)、亚利桑那州立大学（Arizona State University）等地。
−
−	~~2023年出版专著：《规模法则：探索细胞到城市的普适规律》~~

	=== 访学经历 ===		=== 访学经历 ===

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	=== 代表性论文 ===		=== 代表性论文 ===
		+	*Jiang Zhang et al. [https://www.nature.com/articles/s44260-025-00028-0 Dynamical reversibility and a new theory of causal emergence based on SVD]. npj Complexity, 2, 3 (2025)
		+
		+	[[因果涌现]]（CE）理论结合[[有效信息]]（EI），认为[[复杂系统]]可以展现出[[因果涌现]]现象，即宏观动力学表现出比微观动力学更强的[[因果效应]]。该理论的一个关键挑战在于其对[[粗粒化]]方法的依赖。本文引入了基于[[马尔可夫链]]的[[奇异值分解]]（SVD）推导出的[[近似动力学可逆性]]这一新概念，并据此建立了全新的[[基于动力学可逆性的因果涌现理论]]框架。我们发现，因果涌现的本质在于冗余的存在，这由马尔可夫动力学中的不可逆和相关信息通路体现。因此，因果涌现可被量化为动力学可逆性或信息传递潜在最大效率提升。我们还展示了近似动力学可逆性与[[有效信息]]之间的强相关性，建立了由 SVD 和 EI 最大化框架量化因果涌现的等价性，这一结论得到了来自[[布尔网络]]、[[元胞自动机]]和[[复杂网络]]的理论分析和数值实例的支持。重要的是，我们基于 SVD 的因果涌现理论框架不依赖于具体的粗粒化技术，并能有效捕捉动力学的基本特征。
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	*Bing Yuan et al. [https://www.mdpi.com/1099-4300/26/2/108 Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey of Causal Emergence and Related Quantitative Studies]. Entropy 2024, 26(2), 108		*Bing Yuan et al. [https://www.mdpi.com/1099-4300/26/2/108 Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey of Causal Emergence and Related Quantitative Studies]. Entropy 2024, 26(2), 108

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	===详细介绍===		===详细介绍===