복잡성의 의미

요즘 사람들은 complexity 의미 가 이해하기 어려운 것을 의미한다고 생각하기 때문에 혼란스러워합니다. 그러나 실제로 복잡성의 진정한 의미는 그렇게 간단하지 않습니다. 즉, 사전으로 설명할 수 없습니다.

복잡성이라는 용어는 "함께 짜여진 것"을 의미하는 라틴어 complexus 에서 유래했습니다. 그러므로 사회와 세상의 모든 것이 하나로 엮여 있다고 말할 수 있다. 따라서 복잡성은 모든 것이 다른 모든 것과 연결되는 네트워크를 형성하는 것입니다.

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그래서 오늘 우리는 시스템의 무한대가 무엇인지에 대해 이야기할 것입니다. 뿐만 아니라 자연과 삶의 사실 모두에서 이러한 현상의 지속적인 상호 작용에 대해서도 마찬가지입니다. 결국 이 개념에 대해 자세히 알아보려면 가능한 한 빨리 생활해야 합니다.

복잡성이란 무엇입니까?

사건, 사람, 국가의 네트워크를 둘러싼 모든 역학은 사물이 어떻게 진화할 것인지, 어떻게 행동할 것인지에 대한 엄청난 불확실성을 낳습니다. 따라서 실질적인 목적을 위해 복잡성 불확실성이라고 부를 수 있습니다.

주어진 시스템의 불확실성 정도나 수준이 클수록 해당 시스템의 복잡성도 커집니다. 반면에 시스템의 복잡성 수준을 결정하는 것은 구성 요소 간의 연결 수입니다.

비선형성은 모든복잡한 시스템 영역. 결국, 우리가 설명하고자 하는 많은 현상은 선형적이지 않습니다. 예를 들어, 생태계 또는 사회 내의 레짐 전환.

복잡성 과학

최근 수십 년 동안 새로운 접근 방식 또는 방법이 등장했습니다. 그것은 과학적 조사의 표준 방법과 관련하여 새로운 패러다임을 제시하는 역할을 했습니다. 전통의학이라고도 한다. 대중 과학은 고립된 환경에서 시스템의 개별 요소를 연구하여 복잡성을 제거하려고 합니다.

반면 복잡성 과학은 개방형 시스템에 더 많은 요구를 둡니다. 즉, 맥락을 제공하는 복잡한 관계 내에서 복잡한 시스템을 이해하는 것입니다. 전통적인 과학은 환원주의적이며 대부분 선형 수학적 모델과 방정식을 기초로 사용합니다. 반면 복잡성 과학은 복잡성 이론의 개념을 사용합니다.

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복잡성의 개념

자기 구성, 네트워크 이론, 적응 및 진화는 복잡성 이론의 개념 중 일부입니다. 즉, 방정식을 통해서 뿐만 아니라 자연의 법칙을 통해 사물을 관찰하는 것과는 반대로 복잡성 과학은 이러한 전통 과학의 정확성이 남긴 간극을 연구합니다.다양한 도메인 내의 복잡한 시스템 분석. 이와 같이 복잡한 시스템에 대한 다양한 관점을 다루는 네 가지 주요 영역이 있습니다.

컴퓨터 및 정보 과학은 복잡성 이론과 함께 발전했습니다. 결과적으로 두 분야는 다양한 방식으로 복잡성 이론에 몇 안 되는 주요 기여자 중 하나로 남아 있습니다.

복잡성의 카오스 이론

카오스 이론은 시스템 비선형 동역학에 대한 연구입니다. 게다가 그것은 우리의 과학 지식의 주체를 구성하는 뉴턴의 패러다임에 대한 큰 도전 중 하나였습니다.

카오스 이론의 기본 원리 중 하나는 소위 나비 효과입니다. 결국 기후 형성의 힘이 불안정하다는 것을 증명하는 것은 나비 효과다. 뿐만 아니라 더 큰 효과는 외부 영향 때문입니다.

그러나 조직은 관리 패턴 때문에 혼돈 이론을 그다지 신뢰하지 않습니다. 즉, 전략계획에 무질서를 더하는 것을 허용하지 않는 구조에 고정되어 있기 때문이다.

복합네트워크이론

네트워크이론을 통해 우리는 감염이 확산되는 금융 시스템 내 연결. 또한 전 세계 화물의 실시간 이동과 우리의 삶에 영향을 미치는 사회정치적 네트워크살고 있습니다.

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이런 의미에서 , 네트워크는 네트워크 형성 세트를 나타내는 에지로 연결된 포크에 해당합니다. 마지막으로 이 네트워크는 관계를 나타낼 수 있는 다양한 유형의 포크를 나타냅니다.

네트워크 연구는 다음과 같은 분야에서 매우 중요합니다.

생물학;
심리학,
소셜 네트워크,
커뮤니케이션 네트워크.

결국 이러한 영역에는 연결뿐만 아니라 많은 역학 및 분석 모델이 있습니다.

복합적응계이론

복합적응계는 다른 사람의 행동에 따라 행동하고 반응하는 체계이다. 예:

함께 헤엄치는 물고기 떼,
국제 정치 환경에 있는 국가,
시장에 있는 회사.

이 이론은 복잡한 시스템의 특별한 경우입니다. 변경할 수 있는 여러 시스템이 있기 때문입니다. 뿐만 아니라 경험을 통해 적응하고 학습합니다.

이러한 방식으로 시스템은 스스로를 유지하고 환경에서 발생하는 변화에 적응할 수 있는 시스템입니다. 예를 들어 생물학적 유기체와 인간 공동체 등

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자기조직화 이론

시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 자기조직화 이론중앙 집중식 조정 없이 차별화하고 통합합니다. 따라서 이 분야는 생태학, 사이버네틱스, 정보학의 공헌이 컸다. 시스템 자체 구성은 기능적이고 심지어 시스템 구조의 기원에 관한 것입니다. 그것은 스스로 변형하고, 적응하고, 재생산하고, 스스로를 극복하는 동시에 스스로를 극복하는 것입니다.

마지막으로 시스템의 조직화는 혁신에 의해 이미 결정된 부분들의 행동입니다. 그것들은 자율성, 불확실성, 예측 불가능성을 통해 만들어집니다.

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