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前言 1

第一篇 基础系统论 3

第一章 绪论 3

1.1 系统科学的新时代 3

1.1.1 科学探索重点的转移与科学范式的改变 4

1.1.2 科研工具与科学方法的创新 5

1.1.3 科学与社会关系的变革 6

1.2 系统科学的对象与问题 6

1.2.1 系统科学——关于整体的科学 7

1.2.2 整体不同于部分和 7

1.2.3 整体生存于环境之中 9

1.2.4 整体的四大问题 10

1.3 系统科学的四大特点 10

1.3.1 基础性 10

1.3.2 前沿性 11

1.3.3 综合性 12

1.3.4 实用性 13

1.4 系统科学的体系 13

1.4.1 基础系统论 15

1.4.2 复杂系统论 16

1.4.3 系统技术与方法 17

1.5 系统定义与系统公理 19

1.5.1 系统的特征 20

1.5.2 系统定义 25

1.5.3 系统“公理” 26

1.5.4 系统科学的概念体系 27

1.6 系统的分类 29

1.6.1 系统分类的原则 29

1.6.2 按组成分类 30

1.6.3 按大小分类 31

1.6.4 按属性分类 32

1.6.5 按动态特征分类 34

1.7 系统的描述 35

1.7.1 定性描述 35

1.7.2 定量描述 36

1.7.3 系统模型 37

1.8 系统的环境 39

1.8.1 系统与环境的边界 40

1.8.2 环境的层次 40

1.8.3 环境的保护 41

1.8.4 环境的发展 42

1.9 系统科学的由来与发展 42

1.9.1 系统思想的渊源 43

1.9.2 古代的系统思想 44

1.9.3 近代科学中的系统思想 49

1.9.4 系统科学的创立 51

1.9.5 非线性系统与复杂系统研究 57

第二章 系统结构 59

2.1 结构的概念 59

2.1.1 结构的定义 59

2.1.2 结构的实例与问题 62

2.2 元素与要素 63

2.2.1 元素 63

2.2.2 要素 65

2.2.3 基本元素 66

2.2.4 子系统与分系统 69

2.3 关联 69

2.3.1 关联的数量 70

2.3.2 关联的性质 70

2.3.3 关联的强度 72

2.4 内部秩序与整体构型 73

2.4.1 序的概念 73

2.4.2 整体的拓扑构型 77

2.5 系统的层次 82

2.5.1 时空与数量层次 83

2.5.2 微观、中观与宏观 85

2.5.3 层次分化的效率原则 86

2.6 元素组合与内部协调 87

2.6.1 元素组合 88

2.6.2 组合模型 90

2.6.3 关系协调 91

2.6.4 协调度 93

2.6.5 协调与共振 94

附录 米勒的生命系统理论 98

第三章 系统的性态 102

3.1 系统的整体性 102

3.1.1 系统的属性 103

3.1.2 系统的功能 104

3.1.3 系统的价值 105

3.2 系统的形态 106

3.2.1 系统的外形 107

3.2.2 系统的模式 108

3.2.3 形态的拓扑量 109

3.3 系统的稳定性 110

3.3.1 李亚普诺夫（Lyapunov）稳定性 112

3.3.2 渐近稳定性 113

3.3.3 大范围稳定与轨道稳定性 113

3.3.4 线性稳定性分析 114

3.3.5 李亚普诺夫直接法 120

3.4 系统的结构稳定性 123

3.4.1 等价性 124

3.4.2 结构稳定性 125

3.4.3 函数族的结构稳定性 128

3.5 系统的受控特性 131

3.5.1 可观察性 131

3.5.2 可控制性（controllability） 134

3.5.3 鲁棒性（robustness）与灵敏性 135

3.6 系统的主动性 136

3.6.1 系统的目的性 137

3.6.2 适应性 139

3.6.3 适应控制（adaptive control） 141

3.6.4 自主性 142

3.6.5 选择性 145

3.7 系统的标度性与临界行为 146

3.7.1 相变与临界指数 147

3.7.2 标度性与标度理论 148

3.7.3 重正化群方法 150

3.8 系统的随机行为 153

3.8.1 随机性的几个概念 154

3.8.2 朗之万方程 155

3.8.3 福克——普朗克方程 158

3.8.4 主方程 160

3.8.5 实例——舆论形成 163

第二篇 复杂系统论 169

第四章 系统的复杂性 169

4.1 复杂性的概念 171

4.1.1 客观（内禀）复杂性 172

4.1.2 主观（认识）复杂性 176

4.2 复杂性的测度 178

4.2.1 数学结构的复杂度 178

4.2.2 描述复杂度 181

4.2.3 计算复杂度 184

4.2.4 兰帕尔——齐夫（A．Lempel，J．Ziv）复杂度 187

4.2.5 纵向复杂度与横向复杂度 188

4.2.6 不确定性的测度 189

4.3 复杂系统 196

4.3.1 一般复杂系统 196

4.3.2 复杂系统的一般特征 198

4.3.3 动力系统的复杂性 201

4.4 两个复杂系统模型 204

4.4.1 元胞自动机模型（CA） 205

4.4.2 耦合映象格子（CML） 213

4.5 复杂适应系统 222

4.5.1 复杂适应系统的特征 223

4.5.2 复杂适应系统（CAS）模型 226

4.5.3 回声（ECHO）模型 229

第五章 系统中的混沌 231

5.1 系统中的非线性 231

5.1.1 线性关系与非线性关系 232

5.1.2 非线性特征 236

5.1.3 非线性科学的范例 242

5.1.4 非线性与复杂性 246

5.2 混沌运动 247

5.2.1 随处可见的混沌 249

5.2.2 混沌的定性特征 253

5.2.3 混沌的定义 255

5.3 混沌的定量测度 260

5.3.1 宽带功率谱 260

5.3.2 正的李亚普诺夫指数 262

5.3.3 分数维数 266

5.3.4 各种熵测度 266

5.4 保守系统中的混沌 269

5.4.1 刘维定理（Theory of Liouville） 269

5.4.2 不可积系统与KAM环面 271

5.4.3 KAM定理 274

5.4.4 不稳定环面与Poincare-Birkhoff定理 276

5.4.5 一个典型实例——太阳系中的混沌 281

5.5 耗散系统中的混沌 282

5.5.1 奇怪吸引子 282

5.5.2 虫口模型、周期分叉与切分叉 285

5.5.3 阵发混沌 289

5.5.4 通向混沌的道路 291

5.6 混沌控制 292

5.6.1 OGY控制法 293

5.6.2 偶然正比反馈技术（OPF技术） 297

5.6.3 混沌控制的物理机制 301

第六章 系统中的分形 303

6.1 分形的概念与意义 303

6.1.1 分形的概念 303

6.1.2 各种分数维数 306

6.1.3 奇怪吸引子的分形维数 315

6.1.4 分形的定义 316

6.2 分形类型 318

6.2.1 数学中的分形 318

6.2.2 自然界中的分形 322

6.2.3 社会经济中的分形 326

6.2.4 分形的分类 329

6.3 分形生长 329

6.3.1 受限扩散凝聚（DLA）模型 330

6.3.2 动力学集团凝聚（KCA）模型 334

6.3.3 似分形晶体的生长 337

6.3.4 准晶体的分形结构 339

6.3.5 渗流模型 343

6.4 分形集合与多分形 344

6.4.1 Julia集 345

6.4.2 Mandelbrot集 346

6.4.3 分形集的相关原理 347

6.4.4 多分形 348

6.5 分形的测量与计算 349

6.5.1 分数布朗运动 349

6.5.2 Hurst指数与R/S分析 351

6.5.3 相空间重构 352

6.6 分形与系统的自相似性 355

6.6.1 相似与自相似 355

6.6.2 系统的自相似性 357

6.6.3 自相似的起源 358

6.6.4 自相似的意义 359

6.6.5 特征形态与系统基因 362

6.6.6 SOC与1/f噪声 362

第七章 系统的演化 364

7.1 演化与进化 364

7.1.1 演化的含义 365

7.1.2 演化方向与时间箭头 368

7.1.3 进化的判据 371

7.1.4 进化的必要条件 376

7.2 演化的标度 379

7.2.1 结构标度 380

7.2.2 属性标度 385

7.2.3 行为标度 387

7.2.4 形态标度 388

7.2.5 信息流量标度 392

7.3 系统的创生 393

7.3.1 创生的条件 394

7.3.2 整体性的涌现 396

7.3.3 创生的过程 399

7.4 系统的发展 402

7.4.1 发展的方向 402

7.4.2 发展的阶段 404

7.4.3 发展的条件 408

7.4.4 发展的动力 408

7.5 系统的消亡 413

7.5.1 消亡过程 413

7.5.2 趋极过程 415

7.5.3 极值状态 418

7.5.4 趋极的意义 422

7.6 群体的进化 423

7.6.1 群体的进化模式 424

7.6.2 群体生态模式 427

7.6.3 宇宙演化的模式 430

第八章 系统的自组织与演化机制 433

8.1 系统的自组织 434

8.1.1 组织与自组织 435

8.1.2 三类系统的自组织 437

8.1.3 自组织的两个阶段 438

8.2 自组织临界性 441

8.2.1 沙堆模型 442

8.2.2 噪声对系统生长的影响 448

8.3 涌现机制 451

8.3.1 演化的内部动力 452

8.3.2 序参量的涌现 454

8.3.3 支配原理（slaving principle） 457

8.4 协同机制 465

8.4.1 役使原理 467

8.4.2 协同的阶段性 467

8.5 自耦合机制 469

8.5.1 完整但不完备 470

8.5.2 哥德尔不完备性定理 470

8.5.3 系统的不完全性 472

8.5.4 系统的“自耦合” 473

8.6 质朴性原理 476

8.6.1 边界的作用 477

8.6.2 “边界的边界为零” 479

8.6.3 边界崩溃 481

第三篇 社会系统论 485

第九章 信息与智能系统 485

9.1 信息 485

9.1.1 人类利用开发信息资源的历史 485

9.1.2 信息的特征及功能定义 487

9.1.3 三种不确定性 491

9.1.4 信息的量度 494

9.1.5 信息的分类 498

9.2 信息系统 499

9.2.1 通信系统与信息系统 499

9.2.2 信息过程 501

9.2.3 信息系统的一个实例——教育系统 505

9.3 智能系统 508

9.3.1 智能活动 509

9.3.2 智能系统 513

9.3.3 人脑智能系统 516

9.3.4 人工智能 526

9.3.5 群体智能 528

9.4 智能社会 529

9.4.1 智能劳动 529

9.4.2 智能社会 531

9.4.3 智能社会的经济学 533

9.4.4 知识经济 536

9.5 知识创新的机制 541

9.5.1 创新的微观动力 542

9.5.2 创新的中观机制 545

9.5.3 创新的宏观环境 548

第十章 社会系统 551

10.1 人与社会 552

10.1.1 人的本性 552

10.1.2 人类社会 561

10.2 社会系统的特征 565

10.2.1 社会系统的定义 565

10.2.2 社会系统的开放性 566

10.2.3 社会系统的亚稳定性与临界稳定性 568

10.2.4 社会系统的复杂性 570

10.3 社会的三大子系统 572

10.3.1 经济系统 573

10.3.2 政治系统 576

10.3.3 文化系统 579

10.4 社会系统的发展 581

10.4.1 社会进化的判据与标度 582

10.4.2 社会系统发展的阶段和路线 585

10.4.3 社会系统发展的动力与机制 588

10.4.4 社会系统的可持续发展 599

10.5 网络社会 606

10.5.1 社会网络 606

10.5.2 网络社会的新特征 607

10.5.3 网络社会中社会关系的变化 609

10.5.4 网络社会的发展 610

第十一章 系统原理与方法 612

11.1 系统科学的方法论原则 614

11.1.1 整体性原则 614

11.1.2 有序性原则 616

11.1.3 演化性原则 616

11.1.4 价值性（目的性）原则 616

11.2 系统的分析与诊断 617

11.2.1 目标功能分析 618

11.2.2 结构分析 620

11.2.3 进程分析 623

11.2.4 动力分析 624

11.2.5 确诊与对策 625

11.3 系统工程方法 626

11.3.1 人造系统的建构 627

11.3.2 系统的生命周期 629

11.3.3 系统工程的逻辑 631

11.4 控制系统的方法 634

11.4.1 反馈方法 634

11.4.2 黑箱方法与功能模拟方法 637

11.4.3 系统模型与模型方法 638

11.5 处理复杂社会问题的科学方法 639

11.5.1 综合集成法 639

11.5.2 从定性到定量的综合集成研讨厅体系 640

参考文献 642

后记 645