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AvecSally讨论 | 贡献2022年4月18日 (一) 17:20的版本
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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。

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不能不懂的数学知识点

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。

网络科学诞生记:发源、合流与分岔

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因果科学

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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

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因果发现:如何让算法成为复杂系统中的“福尔摩斯”?

PC算法:缺失数据下的因果发现

如何在观测数据下进行因果效应评估

借助因果推断,更鲁棒的机器学习来了!

因果观念新革命?万字长文,解读复杂系统背后的暗因果

因果之箭指向何方?| 图灵奖得主珀尔的《为什么》

为了研究因果关系,原来科学家在这么多方向上都有尝试