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万门大学-人工智能、大数据与复杂系统-01.复杂系统
阅读量:5080 次
发布时间:2019-06-12

本文共 592 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

1.1 物理预测的胜利与失效

Story Ⅰ  Predicting the Unpredictable

数学来自于生产和实践,最早的数据来自于古埃及的测量。

数学模型是对现实世界的抽象。最著名的就是托勒玫宇宙运行模型(地心说)

 

以物理学为代表的数据模型的进一步发展。(牛顿三定律、开普勒定律)

 

哈密顿力学。

 

量子力学。

 

数学模型预测股市失败,例如天灾等也无法用数据模型预测。

 

 

1.2 预测失败的原因

Complexity ruins predictability

复杂性使得预测变得很困难。复杂性的特征如下:

  • Randomness(随机性)
  • Chaos(混沌):最早出现在气象预测
  • Reflectivity(反身性):最常见的是股市
  • Network Effect(网络效应)
  • History Dependency(历史依赖)

 

1.3 复杂系统引论

Complex Theory

Complex Theory that predicts when unpredictable happens.

 

复杂系统举例:

 

复杂系统的网络效应:

 

复杂系统表现出来的一般是进化而不是设计。

 

1.4 生活实例与本章答疑

Trace in patterns(模式)

模式随处可见:

产业结构森林:

转载于:https://www.cnblogs.com/lutao2018/p/11134477.html

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