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AvecSally讨论 | 贡献2022年6月3日 (五) 14:36的版本 →‎信息论
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目前,我们已经有了无标度网络、复杂网络的双曲几何模型、复杂系统、统计物理、系统科学等精品词条,涵盖复杂系统、人工智能、统计物理、因果科学、计算社会科学等复杂性科学的关键领域,期待着你们的加入,为百科添加更多内容!

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。




热力学和统计物理

统计物理学是物理学的一个分支,它使用概率论和统计学的方法,特别是在解决物理问题时使用数学工具来处理大的群体和近似。它可以描述具有内在随机性的广泛领域。统计物理的应用领域包括物理学、生物学、化学、神经科学,甚至社会学、语言学等一些社会科学领域。


信息论

信息论由克劳德·香农提出,用来找出信号处理与通信操作的基本限制,如数据压缩、可靠的存储和数据传输等,是应用数学、电子学和计算机科学的一个分支,由于其对信息量化的创新形式,现已是交叉学科必不可少的重要衡量指标。

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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