國(guó)家戰(zhàn)略視角下的系統(tǒng)科學(xué)：

新時(shí)代創(chuàng)新發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力

黨的二十大報(bào)告明確提出“必須堅(jiān)持系統(tǒng)觀念”，強(qiáng)調(diào)用普遍聯(lián)系、全面系統(tǒng)的視角把握事物發(fā)展規(guī)律。近年來(lái)，系統(tǒng)科學(xué)在科技創(chuàng)新、社會(huì)治理、教育變革等領(lǐng)域的作用日益凸顯，成為推動(dòng)跨學(xué)科融合與復(fù)雜問(wèn)題解決的核心方法論。

2020年，民建中央在兩會(huì)上提交的《關(guān)于優(yōu)化科技創(chuàng)新模式，推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展》的提案中明確指出：要"著力加強(qiáng)交叉學(xué)科研究，打破學(xué)科壁壘，構(gòu)建系統(tǒng)化、協(xié)同化的科研創(chuàng)新生態(tài)體系"。這一提案深刻揭示了系統(tǒng)科學(xué)在當(dāng)代科研范式變革中的核心價(jià)值。

從國(guó)家戰(zhàn)略層面來(lái)看，系統(tǒng)科學(xué)的興起具有深刻的時(shí)代背景和現(xiàn)實(shí)需求。隨著"十四五"規(guī)劃的深入實(shí)施，我國(guó)正面臨從科技大國(guó)向科技強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期。在這一過(guò)程中，復(fù)雜系統(tǒng)理論、非線性科學(xué)、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)等系統(tǒng)科學(xué)分支正在為人工智能、量子信息、生物醫(yī)藥等前沿領(lǐng)域提供全新的研究范式和方法論支撐。

黨的二十大報(bào)告將"必須堅(jiān)持系統(tǒng)觀念"作為重要的指導(dǎo)思想，這一論述具有深遠(yuǎn)的戰(zhàn)略意義。報(bào)告強(qiáng)調(diào)："要善于通過(guò)歷史看現(xiàn)實(shí)、透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì)，把握好全局和局部、當(dāng)前和長(zhǎng)遠(yuǎn)、宏觀和微觀、主要矛盾和次要矛盾、特殊和一般的關(guān)系"。這正是系統(tǒng)科學(xué)思維在國(guó)家治理現(xiàn)代化中的具體體現(xiàn)。

在實(shí)踐層面，系統(tǒng)科學(xué)的應(yīng)用價(jià)值正在多個(gè)戰(zhàn)略領(lǐng)域得到驗(yàn)證：

1. 在科技創(chuàng)新領(lǐng)域，復(fù)雜系統(tǒng)理論為突破"卡脖子"技術(shù)提供了新的研究路徑

2. 在社會(huì)治理方面，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法助力智慧城市建設(shè)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

3. 在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)科學(xué)為產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈優(yōu)化提供了量化分析工具

4. 在生態(tài)文明建設(shè)中，系統(tǒng)思維指導(dǎo)著"山水林田湖草沙"一體化保護(hù)修復(fù)

當(dāng)前，全球科技競(jìng)爭(zhēng)已進(jìn)入系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)的新階段。美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（NSF）將"理解復(fù)雜系統(tǒng)"列為重點(diǎn)資助方向，歐盟"地平線計(jì)劃"也把系統(tǒng)科學(xué)作為交叉研究的核心。在這一背景下，加強(qiáng)系統(tǒng)科學(xué)研究和人才培養(yǎng)，不僅關(guān)系到我國(guó)科技自立自強(qiáng)戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)，更是參與全球科技治理的重要支撐。

系統(tǒng)科學(xué)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用，正在成為新時(shí)代人才的核心競(jìng)爭(zhēng)力。掌握系統(tǒng)思維，意味著能夠：

• 在復(fù)雜問(wèn)題中識(shí)別關(guān)鍵要素和關(guān)聯(lián)關(guān)系

• 運(yùn)用建模與仿真技術(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)行為

• 設(shè)計(jì)更高效的協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制

• 為重大決策提供系統(tǒng)性解決方案

可以說(shuō)，在建設(shè)科技強(qiáng)國(guó)的新征程上，系統(tǒng)科學(xué)不僅是重要的基礎(chǔ)學(xué)科，更是連接各領(lǐng)域創(chuàng)新的紐帶，是培養(yǎng)戰(zhàn)略科學(xué)家和復(fù)合型人才的關(guān)鍵所在。

在此背景下，我們隆重推出 《系統(tǒng)科學(xué)前沿：理解自然、生命與社會(huì)的復(fù)雜性》 課程，助您掌握未來(lái)科學(xué)的核心思維！

課程亮點(diǎn)

? 權(quán)威師資：由國(guó)際系統(tǒng)與控制科學(xué)院院士、國(guó)務(wù)院學(xué)科評(píng)議組專家領(lǐng)銜授課，融合全球前沿研究成果。

? 跨學(xué)科融合：涵蓋復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、群體智能、人工智能交叉應(yīng)用等方向，培養(yǎng)“萬(wàn)物互聯(lián)”的系統(tǒng)思維8。

? 實(shí)踐驅(qū)動(dòng)：結(jié)合Python/NetLogo仿真，解析腦網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)、社會(huì)系統(tǒng)演化等真實(shí)案例，讓理論落地。

? 戰(zhàn)略契合：課程響應(yīng)國(guó)家“堅(jiān)持系統(tǒng)觀念”的指導(dǎo)方針，助力培養(yǎng)具備系統(tǒng)思維的高層次創(chuàng)新人才。

適合人群

科研工作者：探索復(fù)雜系統(tǒng)建模，提升跨學(xué)科研究能力。

企業(yè)管理者：用系統(tǒng)思維優(yōu)化供應(yīng)鏈、用戶增長(zhǎng)等非線性問(wèn)題。

高校學(xué)子：掌握復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、多主體建模等前沿工具，增強(qiáng)學(xué)術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力

課程大綱

報(bào)名須知

? 課程形式：騰訊會(huì)議直播，集智學(xué)園網(wǎng)站錄播。本系列課程不安排免費(fèi)直播。

? 課程周期：2025年6月20日-2025年8月22日，每周五晚19：30-21：30點(diǎn)，授課1.5小時(shí)，答疑0.5小時(shí)。

?課程定價(jià)：原價(jià)599，早鳥價(jià)299，早鳥優(yōu)惠截止到2025年6月20日中午12點(diǎn)。

付費(fèi)流程

2. 課程頁(yè)面添加學(xué)員登記表，添加助教微信入群；

3. 課程可開(kāi)發(fā)票。

課程獎(jiǎng)學(xué)金機(jī)制

途徑一：發(fā)布高質(zhì)量課程筆記

在集智斑圖網(wǎng)站（pattern.swarma.org）完成本課程體系下某個(gè)方向的總結(jié)文章或?qū)W習(xí)路徑。經(jīng)集智學(xué)園助教團(tuán)隊(duì)評(píng)定認(rèn)可后，可作為一條貢獻(xiàn)。一條貢獻(xiàn)獎(jiǎng)勵(lì)200元獎(jiǎng)學(xué)金，質(zhì)量?jī)?yōu)異的內(nèi)容，會(huì)有浮動(dòng)獎(jiǎng)勵(lì)。可參考：

途徑二：招募課程助理1名

付費(fèi)報(bào)名課程后，聯(lián)系助教微信申請(qǐng)課程助理。經(jīng)溝通，成為正式課程助理，完成課程助理任務(wù)，在課程結(jié)束后退全額學(xué)費(fèi)。

講師陣容

第一課：無(wú)盡的前沿——系統(tǒng)科學(xué)簡(jiǎn)介

在20世紀(jì)科學(xué)發(fā)展的基礎(chǔ)上，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)涌現(xiàn)性的研究已成為21世紀(jì)科學(xué)探索的重要領(lǐng)域。在這一方向上的科學(xué)發(fā)展表明，紛繁多樣的復(fù)雜現(xiàn)象背后，可能存在著簡(jiǎn)單的、普適的規(guī)律。探索各類系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、環(huán)境與功能的普適關(guān)系以及演化與調(diào)控的一般規(guī)律，并在系統(tǒng)范式的基礎(chǔ)上形成科學(xué)認(rèn)識(shí)，是系統(tǒng)科學(xué)研究的重要任務(wù)。課程將簡(jiǎn)要介紹系統(tǒng)科學(xué)的核心科學(xué)內(nèi)容，并以氣候系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、科學(xué)學(xué)的若干研究為案例，介紹從復(fù)雜系統(tǒng)的視角開(kāi)展研究的線路和部分研究成果，展現(xiàn)探索復(fù)雜性的基本途徑。

主講教師：狄增如

北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授，珠海校區(qū)復(fù)雜系統(tǒng)國(guó)際科學(xué)中?主任，國(guó)際系統(tǒng)與控制科學(xué)院院?。 第六、七屆國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)科評(píng)議組召集?，現(xiàn)任教育部?等學(xué)校教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)管理科學(xué)與?程類專業(yè)委員會(huì)委員，系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)監(jiān)事長(zhǎng)，《系統(tǒng)?程理論與實(shí)踐》 、《系統(tǒng)科學(xué)學(xué)報(bào)》 、《系統(tǒng)與控制縱橫》雜志副主編，中國(guó)?百科全書第三版《系統(tǒng)科學(xué)卷》 副主編等。主要研究領(lǐng)域?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)理論、復(fù)雜?絡(luò)、大數(shù)據(jù)分析及其在社會(huì)經(jīng)濟(jì)和?命系統(tǒng)中的應(yīng)?等，在Nature Communication, Nature Human Behavior，Physical Review Letters，PNAS等國(guó)際國(guó)內(nèi)重要學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論?120多篇。2016年由于在復(fù)雜系統(tǒng)分析、復(fù)雜?絡(luò)等??的成就獲中國(guó)系統(tǒng)?程學(xué)會(huì)第三屆系統(tǒng)科學(xué)與系統(tǒng)?程科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)理論貢獻(xiàn)獎(jiǎng)。

主頁(yè)

https://sss.bnu.edu.cn/szdw/rcxm/gjxtykzkxyys/00bab8163a0d4938a7219b6e6d2118ec.htm

第二課：統(tǒng)計(jì)物理與地球復(fù)雜系統(tǒng)

復(fù)雜系統(tǒng)常由大量相互作用的個(gè)體構(gòu)成，如何從個(gè)體行為推演出系統(tǒng)整體性質(zhì)，是統(tǒng)計(jì)物理的重要使命。本課程將從氣體動(dòng)力學(xué)出發(fā)，回顧吉布斯建立的平衡態(tài)統(tǒng)計(jì)力學(xué)，并詳細(xì)講解陳曉松教授團(tuán)隊(duì)建立的本征微觀態(tài)統(tǒng)計(jì)物理學(xué)，以及本征微觀態(tài)的重整化群理論。通過(guò)分析大量個(gè)體狀態(tài)演化數(shù)據(jù)，我們可以識(shí)別系統(tǒng)在不同宏觀條件下出現(xiàn)的本征微觀態(tài)，揭示其對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)與動(dòng)力學(xué)特征。系統(tǒng)的相變、本征態(tài)的涌現(xiàn)、臨界現(xiàn)象等宏觀行為，均可由這些微觀態(tài)的概率分布與熵變行為精準(zhǔn)刻畫。課程將展示該理論在平衡態(tài)系統(tǒng)、非平衡態(tài)系統(tǒng)和地球復(fù)雜系統(tǒng)的應(yīng)用。

主講教師：陳曉松

北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院/浙江大學(xué)物理高等研究院教授。1982年、1984年獲華中師范大學(xué)物理學(xué)學(xué)士、理論物理碩士學(xué)位，1992年獲德國(guó)柏林自由大學(xué)自然科學(xué)博士學(xué)位，1999年度中國(guó)科學(xué)院“百人計(jì)劃”入選者，2003年國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者。先后在德國(guó)柏林自由大學(xué)、德國(guó)亞琛工業(yè)大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院理論物理研究所等高校和研究所工作，2018年10月起入職北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院，2024年9月起擔(dān)任浙江大學(xué)物理高等研究院教授。研究領(lǐng)域?yàn)橐后w統(tǒng)計(jì)物理、相變與臨界現(xiàn)象基本理論、復(fù)雜系統(tǒng)和地球系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)物理及相變與臨界現(xiàn)象。現(xiàn)任《Communication in Theoretical Physics》、《Chinese Physics B》、《Entropy》、《Fundamental Research》期刊編委，曾任《中國(guó)科學(xué)：物理學(xué) 力學(xué) 天文學(xué)》、《物理》、《現(xiàn)代物理知識(shí)》等期刊編委。

主頁(yè)

https://sss.bnu.edu.cn/szdw/zzjs/js/6202b869e5a74a59aba62a2c8d7f4c7c.htm

第三課：復(fù)雜系統(tǒng)與人工智能

人工智能的飛速發(fā)展為復(fù)雜系統(tǒng)的研究注入了新鮮的活力，特別是在以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)模型方面，包括復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)學(xué)習(xí)，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)，以及涌現(xiàn)動(dòng)力學(xué)的重構(gòu)等問(wèn)題已取得一些突破。另一方面，人工智能大模型已經(jīng)演化為一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，用復(fù)雜系統(tǒng)的方式研究大模型也成為了一種新的趨勢(shì)。

主講教師：張江

北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授，集智俱樂(lè)部、集智學(xué)園創(chuàng)始人，集智科學(xué)研究中心理事長(zhǎng)，曾任騰訊研究院、華為戰(zhàn)略研究院等特聘顧問(wèn)。主要研究領(lǐng)域包括因果涌現(xiàn)、復(fù)雜系統(tǒng)分析與建模、規(guī)模理論等。

主頁(yè)

https://jake.swarma.org/

第四課：群體行為與多主體建模

多主體建模（Agent-Based Modeling, ABM）作為系統(tǒng)科學(xué)中的關(guān)鍵建模方法，是連接微觀機(jī)制與宏觀現(xiàn)象的橋梁，是系統(tǒng)科學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)課程之一。該課程圍繞“個(gè)體—群體—系統(tǒng)”之間的演化關(guān)系，講解如何通過(guò)模擬異質(zhì)個(gè)體之間的局部相互作用，揭示群體行為的涌現(xiàn)過(guò)程。自底向上的建模范式使得我們能夠更真實(shí)地刻畫非線性、異質(zhì)性、自適應(yīng)性等復(fù)雜特征，并探索協(xié)作、分工、群體決策等宏觀現(xiàn)象背后的微觀驅(qū)動(dòng)機(jī)制。本課程將介紹多主體建模的基本理論與關(guān)鍵要素，包括個(gè)體行為規(guī)則、學(xué)習(xí)與自適應(yīng)機(jī)制、環(huán)境交互與反饋等內(nèi)容，并進(jìn)一步探討群體行為建模在金融系統(tǒng)、市場(chǎng)形成、社會(huì)分層與政策制定等典型社會(huì)系統(tǒng)中的應(yīng)用。此外，課程還將引入遺傳算法與進(jìn)化建模思想，講解其在復(fù)雜系統(tǒng)中的優(yōu)化與學(xué)習(xí)功能。通過(guò)對(duì)“熵”“信息熵”“社會(huì)層次熵”等宏觀量的引入，課程也將探討系統(tǒng)涌現(xiàn)行為的統(tǒng)計(jì)物理刻畫。

主講教師：韓戰(zhàn)鋼

北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，系統(tǒng)分析與集成實(shí)驗(yàn)室主任，國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)系統(tǒng)科學(xué)評(píng)議組成員，聯(lián)合國(guó)教科文組織復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)字校園副主席。長(zhǎng)期致力于自然與人工集群系統(tǒng)的交叉研究，圍繞集群智能、群體自組織行為及復(fù)雜系統(tǒng)建模取得多項(xiàng)具有突破性的成果，涵蓋蟻群、魚群與機(jī)器人群體的實(shí)驗(yàn)研究與建模分析、對(duì)稱破缺機(jī)制、系統(tǒng)臨界態(tài)行為等核心科學(xué)問(wèn)題。提出演化算法的收斂復(fù)雜性理論，發(fā)展新能源轉(zhuǎn)型的多主體建模方法，在Science、Physical Review Letters、PLOS Computational Biology等國(guó)際權(quán)威期刊發(fā)表論文。主持多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金及企業(yè)合作項(xiàng)目，推動(dòng)多主體建模、人工智能與系統(tǒng)科學(xué)交叉融合發(fā)展。主講博士研究生核心課程《多主體建模》，課程獲評(píng)校級(jí)思政優(yōu)秀課程，培養(yǎng)多名優(yōu)秀研究生獲國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目及榮譽(yù)，推動(dòng)中國(guó)復(fù)雜系統(tǒng)研究與教育體系的發(fā)展。

主頁(yè)

https://sss.bnu.edu.cn/t/~zhan

第五課：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論及其應(yīng)用

在當(dāng)今的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和大數(shù)據(jù)時(shí)代，擁有網(wǎng)絡(luò)思維以及學(xué)會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析顯得十分重要。本課程簡(jiǎn)要介紹復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用，內(nèi)容涵蓋復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的基本概念、網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)性質(zhì)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)絡(luò)上的動(dòng)力學(xué)等幾方面內(nèi)容，并將會(huì)結(jié)合一些實(shí)際系統(tǒng)案例。

主講教師：樊瑛

北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。現(xiàn)擔(dān)任中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)系統(tǒng)理論專委會(huì)主任、常務(wù)理事；中國(guó)環(huán)境科學(xué)學(xué)會(huì)生態(tài)環(huán)境復(fù)雜系統(tǒng)協(xié)同治理專業(yè)委員會(huì)副主任委員；中國(guó)工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與復(fù)雜系統(tǒng)專委會(huì)委員；中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)社會(huì)計(jì)算與智能專委會(huì)委員等。研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)理論及其在社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的應(yīng)用，特別是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究，主持或參與多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目，發(fā)表多篇有影響力論文。曾獲得2009年度教育部新世紀(jì)人才。在中國(guó)大學(xué)慕課網(wǎng)開(kāi)設(shè)《復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析》課程多輪次。

主頁(yè)

https://sss.bnu.edu.cn/szdw/zzjs/js/b3dc1052ae954423a70fc2b6ab22ee0d.htm

第六課：自組織理論

本課程旨在探索復(fù)雜系統(tǒng)如何在沒(méi)有外部指令或中央控制器的情況下，通過(guò)其內(nèi)部組分（子系統(tǒng)）之間的相互作用，自發(fā)形成從無(wú)序到有序、有結(jié)構(gòu)的狀態(tài)。該理論挑戰(zhàn)了“有序必然來(lái)自外部設(shè)計(jì)”的傳統(tǒng)觀念，揭示了自然界和社會(huì)中“自下而上”形成秩序的普遍規(guī)律。本次課程將從熱力學(xué)系統(tǒng)出發(fā)，探討系統(tǒng)有序行為的形成機(jī)制。例如，核心內(nèi)容之一的耗散結(jié)構(gòu)理論，首次嚴(yán)格證明了在開(kāi)放且遠(yuǎn)離平衡的條件下，熵產(chǎn)生能夠成為有序之源（“通過(guò)漲落達(dá)到有序”），為理解生命、地球化學(xué)循環(huán)乃至社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的有序演化提供了物理化學(xué)基礎(chǔ)。

主講教師：崔曉華

北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師，博士畢業(yè)于北京師范大學(xué)物理系，并于2007至2009年期間赴美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）聯(lián)合培養(yǎng)。長(zhǎng)期從事非線性動(dòng)力學(xué)與復(fù)雜系統(tǒng)研究，關(guān)注復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下的動(dòng)力學(xué)演化，如心臟系統(tǒng)等生命系統(tǒng)中的動(dòng)力學(xué)行為、有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的行為傳播及基于數(shù)據(jù)的動(dòng)力學(xué)建模。

主頁(yè)

https://sss.bnu.edu.cn/szdw/zzjs/fjs/5acb5633b2fd4551bd93760cd0de15f6.htm

第七課：大腦復(fù)雜性中的前沿專題

大腦——一個(gè)高耗能，多功能的器官——是一個(gè)在長(zhǎng)期進(jìn)化過(guò)程中形成的多尺度復(fù)雜系統(tǒng)。為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的進(jìn)化壓力，大腦的設(shè)計(jì)，如組織結(jié)構(gòu)和信息傳遞的運(yùn)行，需要在多個(gè)尺度同時(shí)滿足多種需求，如能量限制，信息傳遞效率等等。大腦如何在不同尺度上來(lái)平衡相互矛盾的需求，探索其設(shè)計(jì)和運(yùn)行背后的規(guī)則是腦領(lǐng)域重要問(wèn)題。本課程將首先回顧從宏觀，介觀到子腦區(qū)等不同尺度上，腦區(qū)連接設(shè)計(jì)機(jī)制，探索不同尺度上的平衡規(guī)則，以及不同尺度之間平衡規(guī)則的聯(lián)系。然后進(jìn)一步進(jìn)入更微觀的神經(jīng)元層面，探索其信息流模式與不同功能之間關(guān)系。最后進(jìn)入多尺度、跨物種大腦連接設(shè)計(jì)的scaling規(guī)則。

主講教師：陳育涵

北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師，博士畢業(yè)于香港浸會(huì)大學(xué)計(jì)算神經(jīng)科學(xué)專業(yè)。長(zhǎng)期從事計(jì)算神經(jīng)科學(xué)研究，聚焦靈長(zhǎng)類大腦大尺度結(jié)構(gòu)與功能連接組的建模及兒童腦發(fā)育的神經(jīng)機(jī)制。通過(guò)融合神經(jīng)解剖學(xué)、神經(jīng)影像學(xué)與統(tǒng)計(jì)物理、非線性動(dòng)力學(xué)等方法，建立多尺度計(jì)算模型，系統(tǒng)揭示腦連接網(wǎng)絡(luò)形成與信息傳遞的內(nèi)在機(jī)制。在 PNAS、Cerebral Cortex、PLoS Computational Biology 等國(guó)際主流期刊發(fā)表多篇高水平研究論文，主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目與青年基金項(xiàng)目。現(xiàn)擔(dān)任 Communications Biology、Neuroimage 等多個(gè)國(guó)際期刊審稿人。實(shí)驗(yàn)室主頁(yè)：chenlab.tech

主頁(yè)

https://sss.bnu.edu.cn/szdw/zzjs/fjs/b7ec491716874783ad2248743c4bf378.htm

第八課：生命復(fù)雜性

生命是由分子、細(xì)胞、組織等不同層次生命物質(zhì)所構(gòu)成。其中，細(xì)胞作為蛋白質(zhì)等生物大分子構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)，生物大分子在細(xì)胞內(nèi)的運(yùn)動(dòng)是代謝、信號(hào)傳導(dǎo)生命功能的物理基礎(chǔ)，揭示它們之間的關(guān)系具有極其重要的科學(xué)意義。如何精確觀測(cè)不同層次生命物質(zhì)的動(dòng)態(tài)過(guò)程、刻畫其動(dòng)力學(xué)行為、理解其隱藏的功能機(jī)理以及多層次間的相互關(guān)聯(lián)，都亟待研究者解決。講者團(tuán)隊(duì)搭建了單分子熒光動(dòng)態(tài)成像平臺(tái)，提出了特有的測(cè)量細(xì)胞內(nèi)擴(kuò)散、主動(dòng)運(yùn)輸?shù)膭?dòng)力學(xué)研究方法。在分子、細(xì)胞尺度開(kāi)展了一系列復(fù)雜動(dòng)力學(xué)研究，發(fā)掘其與細(xì)胞功能、結(jié)構(gòu)特征以及外界微環(huán)境等方面的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，從物理角度理解真實(shí)生命過(guò)程。

主講教師：李輝

現(xiàn)任北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。2006年和2012年分獲山東大學(xué)學(xué)士學(xué)位和中科院物理研究所博士學(xué)位。2012年畢業(yè)留所工作，歷任助理研究員、副研究員，并先后赴牛津大學(xué)、哈佛大學(xué)、麻省理工學(xué)院進(jìn)行學(xué)術(shù)訪問(wèn)。2019年入職北京師范大學(xué)。主要從事分子、細(xì)胞、組織等多層次生命系統(tǒng)的生物物理實(shí)驗(yàn)研究，重點(diǎn)關(guān)注復(fù)雜動(dòng)力學(xué)過(guò)程及相關(guān)統(tǒng)計(jì)物理問(wèn)題。研究方向：1. 單細(xì)胞內(nèi)的生物分子復(fù)雜動(dòng)力學(xué)；2. 多細(xì)胞（組織）的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)；3. 高精度單分子成像技術(shù)。

主頁(yè)

https://sss.bnu.edu.cn/szdw/zzjs/js/21a80522b50446eba5174e4c1a74ff90.htm

第九課：社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)復(fù)雜性探索

課程主要內(nèi)容包括：（1）闡述社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)作為一類特別復(fù)雜系統(tǒng)的基本特征，特別關(guān)注個(gè)體行為和個(gè)體間互動(dòng)的復(fù)雜性；（2）以阿瑟“酒吧問(wèn)題”為例展現(xiàn)人類參與系統(tǒng)中一些典型的復(fù)雜現(xiàn)象；（3）介紹處理復(fù)雜社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的新增方法——基于算法的多主體模型模擬；（4）從復(fù)雜系統(tǒng)視角討論若干經(jīng)濟(jì)金融理論以及組織管理與社會(huì)治理問(wèn)題。

主講教師：李紅剛

北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授，文理學(xué)院系統(tǒng)科學(xué)系（珠海校區(qū)）主任，金融工程研究中心主任，教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃入選者。擁有北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)博士學(xué)位，長(zhǎng)期從事復(fù)雜系統(tǒng)理論及其在經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域的應(yīng)用研究，特別專注于經(jīng)濟(jì)金融系統(tǒng)復(fù)雜性、多主體計(jì)算金融、金融風(fēng)險(xiǎn)管理以及公共管理與社會(huì)治理等方向，積極推動(dòng)系統(tǒng)科學(xué)與金融工程、經(jīng)濟(jì)學(xué)及社會(huì)治理的跨學(xué)科融合。教學(xué)涵蓋系統(tǒng)科學(xué)導(dǎo)論、運(yùn)籌學(xué)、系統(tǒng)工程、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、金融工程及風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)本科和研究生課程。

主頁(yè)

https://sss.bnu.edu.cn/szdw/rcxm/xsjrcxm/0cf58d09a6694a01a41588ccc04ab7d5.htm

第十課：科學(xué)學(xué)與復(fù)雜系統(tǒng)研究

科技的發(fā)展依賴于科學(xué)家大量的研究探索行為。科學(xué)研究活動(dòng)本身形成了一個(gè)典型的復(fù)雜系統(tǒng)，有著上億篇的文獻(xiàn)、千萬(wàn)級(jí)的科學(xué)家；有著論文引用、科學(xué)家合作等各種相互作用；有著知識(shí)的發(fā)現(xiàn)、領(lǐng)域的形成、團(tuán)隊(duì)的組建等涌現(xiàn)行為。借助于復(fù)雜系統(tǒng)的分析工具和視角，近年來(lái)科學(xué)研究中的很多普適性規(guī)律被挖掘出來(lái)。本次課程主要介紹科學(xué)學(xué)和復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)研究之間的關(guān)系，具體介紹科學(xué)家個(gè)體層面上興趣遷移的行為特征，科學(xué)家合作關(guān)系中的研究主題選擇，科研團(tuán)隊(duì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和顛覆式創(chuàng)新的關(guān)系等方面的研究結(jié)果。

主講教師：曾安

北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授，博士畢業(yè)于瑞士弗里堡大學(xué)物理系。現(xiàn)任《復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)》和《Humanities and Social Sciences Communications》學(xué)術(shù)編輯。研究方向涵蓋復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、科學(xué)計(jì)量學(xué)、信息過(guò)濾及其在城市科學(xué)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)中的應(yīng)用。主持多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金和北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目，在nature human behaviour，nature computational science，nature communications，pnas，prl等期刊發(fā)表多篇論文。主講研究生課程《系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)》和本科生課程《信息論與信息挖掘》。

主頁(yè)

https://sss.bnu.edu.cn/szdw/zzjs/js/8b4c96518e694080a5319f428abe045f.htm

北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院

北京師范大學(xué)是中國(guó)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)科的重要發(fā)源地之一，自20世紀(jì)70年代末即開(kāi)始布局相關(guān)研究和教育體系。早在1979年，北師大就成立了非平衡系統(tǒng)研究所，并于1985年設(shè)立全國(guó)首個(gè)系統(tǒng)理論專業(yè)，1990年獲得博士學(xué)位授權(quán)，2000年取得系統(tǒng)科學(xué)一級(jí)學(xué)科博士授予權(quán)，2013年正式成立系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院。經(jīng)過(guò)四十余年的發(fā)展，學(xué)院已建立起從本科到博士后完整的人才培養(yǎng)體系，并在復(fù)雜系統(tǒng)研究領(lǐng)域形成深厚積淀。

系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院聚焦復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、演化和控制，研究涵蓋從自然到社會(huì)的多個(gè)層面，尤其在復(fù)雜系統(tǒng)的涌現(xiàn)行為與控制優(yōu)化、社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)建模、生命與腦認(rèn)知系統(tǒng)的自組織行為、多主體系統(tǒng)與智能算法、以及復(fù)雜系統(tǒng)的信息建模等方面形成了特色鮮明、國(guó)際接軌的研究方向。學(xué)院在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、腦科學(xué)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)建模等研究領(lǐng)域取得了一系列有影響力的成果，多篇論文被國(guó)際權(quán)威期刊選為封面或亮點(diǎn)評(píng)述，并受到國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和主流媒體廣泛關(guān)注。依托于“復(fù)雜性研究中心”、“數(shù)學(xué)與復(fù)雜系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”等科研平臺(tái)，北師大系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院已成為中國(guó)高校中系統(tǒng)科學(xué)研究與人才培養(yǎng)的重鎮(zhèn)之一。

集智學(xué)園

集智學(xué)園作為集智科學(xué)研究中心孕育的商業(yè)公司，力圖傳播復(fù)雜科學(xué)、人工智能等前沿知識(shí)和新興技術(shù)，促進(jìn)、推動(dòng)復(fù)雜科學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)探索與生態(tài)構(gòu)建。合作伙伴包括騰訊、華為、北京師范大學(xué)、湖畔大學(xué)、混沌大學(xué)等多家知名機(jī)構(gòu)。2019年被評(píng)定為“中關(guān)村高新技術(shù)企業(yè)”和“國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)”。

口號(hào)：學(xué)復(fù)雜科學(xué)，到集智學(xué)園

使命：梳理復(fù)雜知識(shí)體系，普及科學(xué)理論方法。

https://campus.swarma.org

閱讀清單

推薦書目

M.米切爾·沃爾德羅普著，集智俱樂(lè)部譯,《復(fù)雜-誕生于秩序與混沌邊緣的科學(xué)》，中信出版集團(tuán)，2024.https://pattern.swarma.org/book/ffb02810-e0d7-11ee-b3e2-0242ac170008

Hiroki Sayama，《Introduction to the modeling and analysis of complex systems》， Published by Open SUNY Textbooks, Milne Library，2015.https://ieeexplore.ieee.org/document/7547403

G.尼科里斯，I.普利高津，羅久里 陳奎寧譯，《探索復(fù)雜性》，四川出版集團(tuán)，四川教育出版社，2010年4月。https://book.douban.com/subject/4810028/

樊瑛 狄增如 曾安 周建林主編 北京師范大學(xué)出版社，2024.12

菲利普?鮑爾，預(yù)知社會(huì)：群體行為的內(nèi)在法則，當(dāng)代中國(guó)出版社，2007.

布萊恩?阿瑟，復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)，浙江人民出版社，2018

亞內(nèi)爾?巴爾-揚(yáng)，解困之道：在復(fù)雜世界中解決復(fù)雜問(wèn)題，上海科技教育出版社，2021

梅拉妮?米歇爾，復(fù)雜，湖南科技出版社，2018.

參考文獻(xiàn)

1. Teng Liu (劉騰)1, Gao-Ke Hu (胡高科)1, Jia-Qi Dong (董家奇)2, et al.Renormalization Group Theory of Eigen Microstates. Chinese Physics Letters, 2022，https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0256-307X/39/8/080503/meta

2. Jingfang Fan, Jun Meng, Josef Ludescher, et al.Statistical physics approaches to the complex Earth system. Physics Reports, 2020，https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0370157320303458

3. Yu Sun，Gaoke Hu，Yongwen Zhang，Bo Lu，Zhenghui Lu，Jingfang Fan，Xiaoteng Li，Qimin Deng，Xiaosong Chen.Eigen microstates and their evolutions in complex systems。Commun. Theor. Phys,2021. DOI 10.1088/1572-9494/abf127

4. Ian Fox, Lynn Ang, Mamta Jaiswal, et al.Deep Multi-Output Forecasting: Learning to Accurately Predict Blood Glucose Trajectories. arXiv:1806.05357, 2018

5. Alvaro Sanchez-Gonzalez, Nicolas Heess, Jost Tobias Springenberg, et al.Graph networks as learnable physics engines for inference and control. arXiv:1806.01242, 2018

6. Petar Veli?kovi?, Lars Buesing, Matthew C. Overlan, et al.Pointer Graph Networks. arXiv:2006.06380, 2020

7. Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning. Appl Netw Sci,2019. https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4

8. Alex Tank, Ian Covert, Nicholas Foti, et al.Neural Granger Causality for Nonlinear Time Series. arXiv:1802.05842, 2018

9. Thomas Kipf, Ethan Fetaya, Kuan-Chieh Wang, et al.Neural Relational Inference for Interacting Systems. arXiv:1802.04687, 2018

10. Jason Wei, Yi Tay, Rishi Bommasani, et al.Emergent Abilities of Large Language Models. arXiv:2206.07682, 2022

11. John J. Nay.137 emergent abilities

12. URI Wilensky and William Rand.An introduction to Agent-based modeling.https://www.intro-to-abm.com/

13. Tamás Vicsek; András Czirók; Eshel Ben-Jacob; Inon Cohen; Ofer Shochet.Novel Type of Phase Transition in a System of Self-Driven Particles. Physical Review Letters, 1994,https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.75.1226

14. Couzin I D, Krause J, James R, et al.Collective memory and spatial sorting in animal groups.[J]. Journal of Theoretical Biology. 2002, https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0022519302930651

15. Gautrais J, Ginelli F, Fournier R, et al. Deciphering interactions in moving animal groups[J]. 2012.https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1002678

16. 江世杰,韓戰(zhàn)鋼.復(fù)雜系統(tǒng)研究中基于agent的模型化方法[J].上海理工大學(xué)學(xué)報(bào),2011,33(2).https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-HDGY201102005.htm

17. G Lin, Z Han, A Shee, C Huepe, et al.Noise-Induced Quenched Disorder in Dense Active Systems[J]. Physical review letters, 2023.https://sss.bnu.edu.cn/docs/2024-05/3e3e66aa859e4597a744fdca45c6e6ec.pdf

18. Yuhan Chen, Qixiang Lin, Xuhong Liao, Changsong Zhou, Yong He; Association of aerobic glycolysis with the structural connectome reveals a benefit-risk balancing mechanism in the human brain, Proceedings of the National Academy of Sciences, 2020, 118(1): e2013232118. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2013232118

19. Yuhan Chen, Zi-Ke Zhang, Yong He, Changsong Zhou; A large-scale high-density weighted structural connectome of the macaque brain acquired by predicting missing links, Cerebral Cortex, 2020, 30(9): 4771-4789. https://academic.oup.com/cercor/article/30/9/4771/5823076

20. Laura E. Suárez,et al.,A large-scale high-density weighted structural Brain Networks, Trends in Cognitive Sciences(2020).https://doi.org/10.1016/j.tics.2020.01.008.

21. van den Heuvel, M.P., Sporns, O. A cross-disorder connectome landscape of brain dysconnectivity. Nat Rev Neurosci20, 435–446 (2019). https://doi.org/10.1038/s41583-019-0177-6

22. Yuhan Chen, Shengjun Wang, Claus C.Hilgetag, Changsong Zhou; Features of spatial and functional segregation and integration of the primate connectome revealed by trade-off between wiring cost and efficiency, PLOS Computational Biology, 2017, 13(9): e1005776. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005776

23. Zeng, A., Shen, Z., Zhou, J. et al. Increasing trend of scientists to switch between topics. Nat Commun10, 3439 (2019). https://doi.org/10.1038/s41467-019-11401-8

24. Zeng, A., Fan, Y., Di, Z. et al. Fresh teams are associated with original and multidisciplinary research. Nat Hum Behav5, 1314–1322 (2021). https://doi.org/10.1038/s41562-021-01084-x

25. H. Li, C.J. Tessone, & A. Zeng, Productive scientists are associated with lower disruption in scientific publishing, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 121 (21) e2322462121, https://doi.org/10.1073/pnas.2322462121 (2024).

26. A. Zeng, Y. Fan, Z. Di, Y. Wang, & S. Havlin, Impactful scientists have higher tendency to involve collaborators in new topics, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 119 (33) e2207436119, https://doi.org/10.1073/pnas.2207436119 (2022).

27. Xing, Y., Ma, Y., Fan, Y. et al. Academic mentees thrive in big groups, but survive in small groups. Nat Hum Behav9, 902–916 (2025). https://doi.org/10.1038/s41562-025-02114-8

28. Deng, N., Gu, X., Fan, Y. et al. The critical role of persistent disruption in advancing science. Nat Comput Sci (2025). https://doi.org/10.1038/s43588-025-00808-7

復(fù)雜系統(tǒng)和復(fù)雜性簡(jiǎn)介——經(jīng)典、前沿論文推薦：https://pattern.swarma.org/article/66

復(fù)雜系統(tǒng)自動(dòng)建模必讀論文列表：https://pattern.swarma.org/article/20

面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能讀書會(huì)論文列表：https://pattern.swarma.org/article/79

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)重構(gòu)文獻(xiàn)：https://pattern.swarma.org/article/28

復(fù)雜系統(tǒng)中多主體建模入門路徑：https://pattern.swarma.org/article/19

「生命—信息—物理」生命復(fù)雜性讀書會(huì)論文清單：https://pattern.swarma.org/article/105

復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)讀書會(huì)論文清單：https://pattern.swarma.org/article/109

1.

2.

3.

4.