《隐藏的逻辑 》http://www.douban.com/subject/3766438/

1. 复杂的两个核心问题： 系统对于初始条件的敏感和反馈。

缔结默契：社会昆虫之间的协作方式，个体之间并不直接交互，而是通过改变环境间接达到交互。

知识的演化和变化，人群交互加速了显性知识和隐性知识之间的转移和传递，同时将隐性知识不断的显性化，促使不断加速互联网应用的社会化进程。

社会性软件，系统的社会化，把自下而上的社会建构原则纳入系统设计。通过用户的引入到互联网，使互联网的应用随着群体的观点和行为的变化实现适应性的改变，从而推动互联网应用的自行演化。这种自行演化，产生了大量多重非线性机制，促使涌现的产生

系统的适应性设计，让一些简单的交互规则，反馈机制的设计，可以形成很复杂的多重反馈结构

2. 社会原子，人的心理和群体行为是两回事，分析群体行为更应该把人作为分子或者原子。

互动模式，人类并没有传统社会学认为的那样“特殊”，人不过是自然界的一部分，是人类社会的“社会原子”；而人类社会之所以纷繁复杂并不是因为“人”本身复杂，而是因为人们的“互动模式”的千变万化。“互动模式”，大概就是包括布坎南先生在内的很多社会物理学研究者眼里的人类社会之物理学法则。

自组织，市场具有自我组织的魔力，自组织的本质是一种自我生成的模式，比如亚当斯密看不见的手和哈耶克的自发性秩序。

同一性，当人们自由自在的时候，他们会相互模仿… 一个赋予个体无限自由的社会，往往会达到令人惶恐的同一性。

互惠性，人类互惠性的目标是为了建立声誉、积累好处。人类历史就是一场在合作能力或强或弱的群体之间的斗争，合作能力强的胜出。

3. 模式分析。

3.1 要思考的是模式，不是人，大规模的模式形成和个体的特征无多大关系。

3.2 我们对于辨别模式，适应不断变化的世界，具有超级好的能力。

3.3 要关注重要的细节，忽略不重要的细节，市场往往在可预测性和不可预测性边缘徘徊。

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从牛顿达尔文到巴菲特投资的格栅理论 http://www.douban.com/subject/1022739/

5. 复杂适应系统，每一个复杂系统其实都是由许多平行作用且相互影响的独立个体组成的网络。一个系统成为复杂系统的关键因素，是系统中的个体能够在于其他个体的相互作用中积累经验，在适应的环境中变化自己。

7. 经济特性，圣塔菲认为经济的四大特点是：松散的相互作用，不存在称霸世界之王，不断的适应过程和动态不平衡。

8. 反馈，复杂适应系统的基本元素是反馈，系统中的个体首先形成自己的期望或者模型，根据这些模型计算出的预测来行动。

10. 自组织，自组织系统有三大明显特征。（1）复杂的全球性行为是由简单的当地处理者组成的。（2）各种个人意见的贡献构成了解决方法。（3）系统强大的功能远比任何一个独立处理者要大得多。

12. 集体决定，只有系统中的个体都往单一集体选择方向积累信息时才可能产生集体决定。为了达到这个共同决定，所有的个体并不必拥有相同的信息，但他们必须对不同机会的理解相同。这个共同理解在所有复杂系统的稳定性中起着关键的作用。系统的共识程度越低，其不稳定性越大。

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成败就在刹那间 http://www.douban.com/subject/3346153/

4. 自由选择的两难困境，拥有的选择机会越多，其内心冲突的可能性就越大，对照比较的困难程度也越高。过多的选择/产品和意见，反而会损害商家和顾客双方。

5. 简单，在一个不确定的世界中，简单法则对于复杂现象的预测效果高于复杂法则能达到的程度。

1. 认知的进化，认知的进化是建立在装满了“本能”的适应性工具箱的基础之上的。适应性工具箱包括三层：进化能力，利用进化能力构建的积木块，由积木块构成的经验法则。

2. 推测，无论是感知，信念还是欺骗，我们大部分的直觉行为都可以被某种已经适应于我们周围世界的简单机制所描述和形容，也就是推测。我们大脑正是通过对世界的推测来帮助我们，如果没有推测，我们虽然能够看到细节，却毫无结构。

3. 感知系统，一个良好的感觉系统必须深入到所给予的信息表层的背后，它必须“创造”一些东西。你的大脑看到的东西，远比你的眼睛看到的多。

7. 模仿，经验法则让我们可以以一种对环境敏感的方式进行模仿。如果你的周围世界变化很慢，那么就进行模仿，否则就根据自身的经验进行学习。（或者模仿那些比你更聪明，对新环境更适应更快更迅速的人）

8. 简单，简单是对不确定性的适应。在一个不确定的环境当中，良好的直觉必须忽略掉一些信息。

9. 人类理性行为的剪刀，构成两侧刀片的，是任务所在的环境结构和行动者的计算能力（Herbert Simon）

10. 逻辑与直觉的冲突，逻辑准则对我们的文化视而不见，忽略了我们进化的能力和周遭的环境结构，那些从纯逻辑角度通常被看作是推理错误的感知，事后被证明反而是在现实中更高智慧的社会判断。

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链接网络新科学 http://www.douban.com/subject/2149971/

1. 引爆点，来自连接者，连接者（带有极大量链接的节点）是引爆流行的真正原因。

2. 中心节点，在大部分复杂网络中，都存在中心节点，他们的广泛存在，成为这个广泛联系的世界的基本特性。中心节点是网络中的基本组成部分，它们起的作用非常重要，保证了网络的高可靠性，也使网络呈现小世界的特点。

3. 钟形分布与幕率分布，感觉这个和黑天鹅那本书很类似，钟形就是平均斯坦，幕率分布就是极端斯坦。

4. 符合钟形分布的是随机网络，比如公路图，符合幕率分布的是无尺度网络，比如飞机航线图。

5. 钟形分布同时意味着无序状态，幕率分布同时意味着有序状态。

幂律分布的最突出特点，不仅是其中有许多小事件，而且是许多小事件，而且是许多小事件伴随着少数极大的事件。这种超乎寻常的大事件是不可能存在于钟形曲线内的。注意，在这分布图的末端，幂律分布和钟形分布也存在重要的性质差异，钟形曲线末端呈指数递减，递减速度比幂律曲线大。出现这种呈指数级递减的末端，原因在于钟形曲线上缺乏中心节点。相比之下，幂律曲线递减速度较慢，允许罕见事件如中心节点的存在。

中心结点、80/20、幂率分布，说的都是同一件事情，然而长尾的流行和Niche Market的日益重要告诉我们：要重视中心结点，但不要忽视普通节点

6. 相变，相变意味着从无序到有序。从无序过渡到有序的关键：节点由无规则分布到社会化分布

缓慢降低的幂律分布很自然地能和高度链接的异常节点结合起来，它预言每个无尺度网络都会有几个大的中心节点确定网络的拓扑结构。该拓扑结构决定了真实网络的结构稳定性、动态行为、稳健性（robustness）、容错性以及承受攻击的能力。

1965年，leo kadanoff突然意识到：在临界点附近，我们就不能再把原子当成独立的粒子看待，而应该把它们看作是属于一个个社区，共同行动的群体。可以把原子看做是装在一个个盒子里，每个盒子里的原子都有同样的行为方式。

kenneth wilson的重正化理论证明了每当无序变成有序的临界点，即由混沌到有序的临界点的时候都会发现幂律的存在，他给相变理论的金字塔添上了顶端的最后一块石头，并于1982年获得诺贝尔物理学奖。一旦系统被迫发生相变，一切随之改变，继而出现幂律。相变理论表明了从混沌到有序的过程受到自组织的影响，这是幂律造成的。幂律的存在，将复杂网络从er模型的随机性的丛林里拯救出来，将其放在色彩斑斓的，充满了丰富理论营养的自组织的舞台的中心。

7. 无尺度网络的两个特征：增长、优先情结。造就了富者愈富；而合理利用适应性，是后来者打破这一法则的关键

8. 适应性概念：后发先至，在呈现适者致富的网络中，竞争会导致无尺度拓扑结构的产生。

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非理性市场与蜥蜴式大脑思维 http://www.douban.com/subject/3099576/

模式，从随机走势中寻求模式和规律。蜥蜴式大脑善于在不合逻辑的行为中寻求合乎逻辑的模式。

情绪，. 一项有趣的测试，第一, 所有的商人—即使是经验最丰富的人—对市场信息都反应出明显的情绪波动。 第二, 经验丰富者的情绪化反应比经验不足的人要弱一些。

“研究还发现另一个有趣的现象，多利用认知能力的人的挫折感就越弱。准确地说，前额叶越活跃，对痛苦和挫折的敏感性就越低。成功需要利用认知能力去控制蜥蜴式大脑思维，这是本书的一个重要主题。”

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两种学习方式，习惯化和敏感化，通过习惯化，动物因某个刺激的微弱而学会忽略它，通过敏感化，动物因为刺激的重要性而重视它。（习惯化帮助提高效率，敏感化帮助提升效果）

敏感化学习使神经元长出新的突触末端，习惯化使神经元的突触数目减少。

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协同学 http://www.douban.com/subject/1013152/

8. 在各种领域中结构的发展有着相同的规律：某种有序状态不断增长，直到最后它占据优势并支配一个系统的所有部分，迫使其他部分进入这种有序状态。常常是一种不可预见的涨落时两个等价的有序状态间作出了最终选择。

5. 外部条件的改变将会使系统的某种确定状态变得不稳定，并且能够为一种新的、有时甚至完全不同的状态所代替，系统的不同部分，将被迫进入新的状态，他们将受到序参数的支配。

6. 条件的微小变动也可能导致完全不同的状态。

7. 流行的舆论起着序参数的作用，它支配着个人的意见，形成一种大体上是一致的舆论，借以维持其自身的存在。

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沙地上的图案——计算机、复杂性和生命 http://www.douban.com/subject/1838594/

模块结构是处理复杂性的重要工具，模块是数据及数据读取和控制指令的集合，通过封装数据及用有限的方法进行读取，软件开发的复杂任务可以分解为可处理的较小模块进行。

科学的两条规律 一、试图解释一切的理论（万能理论）往往什么都解释不了。二、观察事物的新方法、特别是这些方法能够将表面看起来不同的事物联系起来时，通常会导致对自然界更深刻的见解。

9. 线性系统倾向于消除微小变化，而非线性系统倾向于放大该变化…变化的加强是因为简单个体间存在的无数的相互作用而形成的。

14. 生物系统是高度适应性的，但他们也具有可观的冗余度…..如果我们没有完全理解复杂系统的动力学，我们就无法把事情真正做好。

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隐秩序:适应性造就复杂性 http://www.douban.com/subject/1071936/

一般的复杂系统具有什么样的共同特征呢？首先，所有这些系统都是由大量被称为主体的元素组成的系统，这些主体整体能够具备第一章提到的聚集、非线性、流、多样性这四个特性，每个主体都具备内部模型、标识、积木这三种机制。

复杂性、风险与金融市场 http://www.douban.com/subject/1192910/

证券市场需要不确定性才能得以存在和延续。不确定性是市场的稳定性和创新性的主要来源。它需要不确定性保持其竞争机制永久不衰，而竞争正是市场的生命之源

复杂系统具有局部杂乱无序和整体结构有序的特性。整体的结构维持整体的聚合力，局部的杂乱无序导致创新和活力。在自由市场经济中，竞争是局部杂乱无序的源泉，而规则是维持整体结构有序的保证。因此，竞争需要高度的不确定性，这与我们在现实中的感受是一致的。企图减少不确定性的做法只能破坏自由市场经济的特性。

奥地利经济学派认为当存在共同目标或相同知识的时候，个体就会产生自组织现象。事实上，由奥地利经济学派发展出来的许多概念与复杂性科学理论是相吻合的。只不过，复杂性科学理论把奥地利经济学派的观点数学化了。

这两大研究领域的结合就可以体现自由市场经济的精髓，特别是，我们将看到不确定性对自由市场的存在是多么必要。事实上，所有既需要变化又需要稳定性的系统都需要不确定性。自由市场需要稳定，以便使人们对经济保持信心，与此同时，自由市场也需要一定的涨落。保持自由市场基本活力的机制是竞争，而竞争需要不确定性

任何复杂系统都具有一定的功能或目的。这种功能是一种状态，而不是一个结果。整个生态系统通过稳定的能量转换来维持有机体的生存。自由市场经济通过想赚钱的人们之间的商品和服务贸易来促进经济的发展。复杂系统追求的目标不是一种静态‘平衡’，相反，它追求的是一个不断变化，不断创新，同时还要保持相对稳定的动态演化状态。至于它是怎样达到这种状态的，其详细过程并非一成不变。因为复杂系统到达某一稳定状态并不需要特定顺序的事件发生，所以，尽管环境中存在着一些无法预料的变化，系统也总是能够加以克服，并能够创造性地调整自身以实现其目标。系统能够从不确定性中产生秩序，但这种秩序的‘独特’特征是不可预知的。复杂系统在将不确定性转化为秩序的同时，也在产生着更多的不确定性

复杂系统是随着时间不断演化的，虽然它们也难以预测，但是他们需要依据过去来理解现在，未来的可能性取决于人们过去的选择，而适合我们的选择在很大程度上依赖于我们过去所做出的决定。尽管复杂系统具有‘路径依赖’性，但它们并不具有‘前定’性。事实上，复杂系统的一个明显特征就是它能够通过多种手段来实现同一目标，如果气候、土壤等条件具备，橡树种子总是能够长成橡树。

复杂系统的局部具有不确定性，但其整体却具有确定性。复杂系统不断地变化，并且能够带来一些意想不到的惊奇。它们将不确定性转化为秩序，又将秩序转化为不确定性。复杂系统随时间不断地演化和变化着，其背后并不存在什么中心策划者。复杂系统随处可见，事实上，现实生活本身就是一个巨大的复杂系统

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“类型I：简单线性——高的长期和短期可预测性。

“此类过程具备高度短期和长期可预测性，因为在一个因素和其对过程产生的影响之间存在直接的一对一的对应关系。……线性过程是最简单的过程。不幸的是，在现实生活中，几乎不存在真正被线性关系驱动的系统。线性系统不能抵抗外部冲击。

“类型II：非线性动力（混沌）——高的短期可预测性，低的长期可预测性。

“当考虑一个多因素的过程，例如气候系统，一个小的影响后来能引起一个大的反应。这类混沌过程在短期内通常能够进行预测，因为短期内的相互关系近似是线性的。……所以，这是一种非线性的关系，在近处，几乎是线性的；可是，离开当前位置越远，非线性就越明显。因此，一个非线性的动力系统（通常被称为混沌系统）在短期内是可以预测的。但在长期内不能加以预测。

“混沌系统具有短期的稳定性，但不知长期内是否稳定。外部的冲击将导致混沌系统进入完全不同的轨道。

类型III：非线性随机（概率混沌）——低的短期和长期可预测性。

“另一种典型的非线性相关称做非线性随机相关。假设大多数的‘无序’过程均服从正态分布（或钟形曲线），这是错误的。存在一些随机过程，不服从该假设，它们的概率分布是完全不同的。尽管很难描述，一个非线性随机过程的概率分布变化是有规律的。但它们不会收敛到一些通常的分布族，例如正态分布。

“类型IV：复杂——高的长期可预测性，低的短期可预测性。

“复杂过程，我们已经谈到，其特征是整体的结构性和局部的随机性。这些特征能够转变成高的长期可预测性和低的短期可预测性。整体结构性允许我们预测除了细部之外的典型的特征。……复杂性让我们能够预测长期的结果，但是近期的结果总是未知的和不可能知道的。如果复杂过程在近期内是可以预测的，那么它将不再是复杂的过程。

“我们已经知道，复杂过程对外部冲击是具有弹性的。一个复杂过程能够从冲击中加以学习，然后依然能够通过采取替代的途径，达到其目标。复杂过程具备创新性、适应性和能够进行学习的特点，它也是自组织的过程。

http://www.douban.com/note/87408954/ 崩落的沙粒——思考自组织的临界性
原文转载自黄涌涛豆瓣日志：http://www.douban.com/note/60599551/