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复杂系统和非線性系統

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

复杂系统和非線性系統之间的区别

复杂系统 vs. 非線性系統

复杂系统(complex system),係指由許多可能相互作用的組成成分所組成的系統。在很多情況下,將這樣的系統表示為網絡是有用的,其節點代表組成成分,鏈結則代表它們的交互作用。複雜系統的範例,例如:地球的全球氣候、生物、人腦、社會和經濟的組織(如城市)、一個生態系統、一個活細胞、以及最終的整個宇宙。 由於其元件之間、或特定系統與其環境之間的依賴性、關係、或相互作用,複雜系統係為行為本質上難以建模的系統。系統之所以「複雜」,係具有來自這些關係所產生的不同特性,例如:非線性、湧現、自發秩序、適應、和回饋循環等等。由於這樣的系統出現在各式各樣的領域,它們之間的共同點,已成為其各自獨立研究領域的主題。. 在物理科學中,如果描述某個系統的方程其輸入(自變數)與輸出(應變數)不成正比,則稱為非線性系統。由於自然界中大部分的系統本質上都是非線性的,因此許多工程師、物理學家、數學家和其他科學家對於非線性問題的研究都極感興趣。非線性系統和線性系統最大的差別在於,非線性系統可能會導致混沌、不可預測,或是不直觀的結果。 一般來說,非線性系統的行為在數學上是用一組非線性聯立方程來描述的。非線性方程裡含有由未知數構成的非一次多項式;換句話說,一個非線性方程並不能寫成其未知數的線性組合。而非線性微分方程,則是指方程裡含有未知函數及其導函數的乘冪不等於一的項。在判定一個方程是線性或非線性時,只需考慮未知數(或未知函數)的部分,不需要檢查方程中是否有已知的非線性項。例如在微分方程中,若所有的未知函數、未知導函數皆為一次,即使出現由某個已知變數所構成的非線性函數,我們仍稱它是一個線性微分方程。 由於非線性方程非常難解,因此我們常常需要以線性方程來近似一個非線性系統(線性近似)。這種近似對某範圍內的輸入值(自變數)是很準確的,但線性近似之後反而會無法解釋許多有趣的現象,例如孤波、混沌和奇點。這些奇特的現象,也常常讓非線性系統的行為看起來違反直覺、不可預測,或甚至混沌。雖然「混沌的行為」和「隨機的行為」感覺很相似,但兩者絕對不能混為一談;也就是說,一個混沌系統的行為絕對不是隨機的。 舉例來說,許多天氣系統就是混沌的,微小的擾動即可導致整個系統產生各種不同的複雜結果。就目前的科技而言,這種天氣的非線性特性即成了長期天氣預報的絆腳石。 某些書的作者以非線性科學來代指非線性系統的研究,但也有人不以為然:.

之间复杂系统和非線性系統相似

复杂系统和非線性系統有(在联盟百科)4共同点: 反馈微分方程系統数学

反馈

反饋(,又稱回--授),--,是控制论的基本概念,指将系统的输出返回到输入端并以某种方式改变输入,它们之间存在因果关系的回路,进而影响系统功能的过程。 在这种情况下,我们可以说系统“反馈到它自身”。在讨论反馈系统时,因果关系的概念应当特别仔细对待: “对于反馈系统,很难作出简单的推理归因,因为当系统A影响到系统B,系统B又影响到系统A,形成了循环。这使得基于因果关系的分析特别艰难,需要将系统作为一个整体来看待。” 反馈可分为负反馈和正回饋。前者使输出起到与输入相反的作用,使系统输出与系统目标的误差减小,系统趋于稳定;后者使输出起到与输入相似的作用,使系统偏差不断增大,使系统振荡,可以放大控制作用。对负反馈的研究是控制论的核心问题。.

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微分方程

微分方程(Differential equation,DE)是一種數學方程,用來描述某一類函数與其导数之间的关系。微分方程的解是一個符合方程的函數。而在初等数学的代数方程裡,其解是常数值。 微分方程的应用十分广泛,可以解决许多与导数有关的问题 。物理中许多涉及变力的运动学、动力学问题,如空气的阻力為速度函數的落体运动等问题,很多可以用微分方程求解。此外,微分方程在化学、工程学、经济学和人口统计等领域都有应用。 数学领域对微分方程的研究着重在几个不同的面向,但大多数都是关心微分方程的解。只有少数简单的微分方程可以求得解析解。不过即使没有找到其解析解,仍然可以确认其解的部份性质。在无法求得解析解时,可以利用数值分析的方式,利用电脑来找到其数值解。 动力系统理论强调对于微分方程系统的量化分析,而许多数值方法可以计算微分方程的数值解,且有一定的准确度。.

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系統

系統(system;system;système;sistema)泛指由一群有關聯的個體組成,根據某種規則運作,能完成個別元件不能單獨完成的工作的群體。 系統分為自然系統與人為系統兩大類。.

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数学

数学是利用符号语言研究數量、结构、变化以及空间等概念的一門学科,从某种角度看屬於形式科學的一種。數學透過抽象化和邏輯推理的使用,由計數、計算、量度和對物體形狀及運動的觀察而產生。數學家們拓展這些概念,為了公式化新的猜想以及從選定的公理及定義中建立起嚴謹推導出的定理。 基礎數學的知識與運用總是個人與團體生活中不可或缺的一環。對數學基本概念的完善,早在古埃及、美索不達米亞及古印度內的古代數學文本便可觀見,而在古希臘那裡有更為嚴謹的處理。從那時開始,數學的發展便持續不斷地小幅進展,至16世紀的文藝復興時期,因为新的科學發現和數學革新兩者的交互,致使數學的加速发展,直至今日。数学并成为許多國家及地區的教育範疇中的一部分。 今日,數學使用在不同的領域中,包括科學、工程、醫學和經濟學等。數學對這些領域的應用通常被稱為應用數學,有時亦會激起新的數學發現,並導致全新學科的發展,例如物理学的实质性发展中建立的某些理论激发数学家对于某些问题的不同角度的思考。數學家也研究純數學,就是數學本身的实质性內容,而不以任何實際應用為目標。雖然許多研究以純數學開始,但其过程中也發現許多應用之处。.

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上面的列表回答下列问题

复杂系统和非線性系統之间的比较

复杂系统有78个关系,而非線性系統有92个。由于它们的共同之处4,杰卡德指数为2.35% = 4 / (78 + 92)。

参考

本文介绍复杂系统和非線性系統之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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