非常快速的读了一遍《复杂》这本书，书籍的英文原名为《Complexity: A Guided Tour》，作者 Melanie Mitchell
总的来说，这是一本科普性的书。注意这并不是一本系统性很强的书，内容非常分散，阅读跨度很大。
引出复杂性的主要原因在于： 和传统的还原论相比，系统的行为，并不能通过研究组成系统的单独个体来描述。 传统系统如汽车，通过研究发动机、底盘、控制系统就能分析整体汽车动力。 而在复杂性系统中，并不存在一个明显的核心控制系统。 但系统却总体呈现出 1+1大于3的效果。 以 蚁群为例，单个蚂蚁的智力程度非常低，同时也不存在一个控制每个蚂蚁行为的系统，但蚁群作为整体，能够顺利完成觅食、迁移等任务。这就是一个典型的整体大于部分总和的案例。
本书首先给出复杂性的定义：：1.由大量组分组成的网络，不存在中央控制，通过简单运作规则产生出复杂的集体行为和复杂的信息处理，并通过学习和进化产生适应性。2.具有涌现(Emergent Property)和自组织(Self-Organization)行为的系统。
本书第一部分 简单回顾了 动力学、混沌、信息理论、计算理论、生物进化理论、遗传学等学科中，复杂性的表现特征，并给出从墒、算法、信息、逻辑、热力学、计算能力、统计理论、分形 层次等不同角度，度量复杂性的定义。
第二部分 介绍了计算机中的生命 基本的遗传算法
第三部分 介绍了元胞自动机 粒子系统 生命系统中的信息传递，这是本书的精华部分，详细介绍了蚁群系统、生物免疫系统 的运行机制。
第四部分主要介绍了 复杂系统的网络结构 小世界网络 无尺度网络 等。
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读后感很多，下面仅仅从投资的角度，谈谈读后感。
1、确定性的终结。海森堡测不准原理 动力学中的混沌，已经宣告决定论宇宙的破灭。混沌对初始条件极度敏感，很可能意味着世界的本质是基于计算的。未来的一切，取决于当前的一切和它们之间的交互。 每一次演算都是独一无二的，“人不能踏入两次同一条河流”差不多就是这个意思，当第二次踏入河流时，一切都已经发生了新的变化。
2 确定性的终结有一个默认的条件，就是时间。在足够长的时间之后，系统必然会失去确定性。反过来，在一段限定的时间内，系统在宏观上可以保持一定程度上的稳定性。这也符合我们日常生活的习惯。 对投资者的指导意义在于：我们需要区分 行业属性，不同的行业，变化发生的速度差异极大。例如食品饮料行业，消费者一旦认可一个品牌，除非厂家作死，品牌在大脑中可形成长达数十年的固定印象，所以这个行业非常适合巴菲特式的价值投资。 反之，在科技领域，技术发展的速度极快，就不适合传统的价值投资的方法。
3、拥抱变化。科技行业，既然一切都在迅速地发生变化，竞争的关键要素在哪里呢？软件行业中，我们往往遇到客户需求频繁变化的情况，对此，软件行业的解决方案是缩小循环。 敏捷开发、自动化测试、自动化部署，通过快速迭代的方式，来满足客户迅速变化的需求。这是一种工程方法。 而在系统架构领域，则要求系统架构富有弹性，通过松耦合的方式，来应对变化。 既然变化不可避免，被动应对不如主动解决。 扩展一下：对于迅速变化的行业，系统的核心竞争力在于能够迅速适应变化和环境的能力。 在投资的角度来看，就是看谁能第一时间，实现技术到市场的转换。
4 复杂性系统的一个关键特征：涌现和自组织，代表了复杂性系统属于一个有机的系统。一个有机系统通过内部各个组织成分的交互作用，能够完成更高层次的任务。想想基于硅电路的计算机，通过编程能够击败人类的围棋冠军，这个可以作为复杂性系统能力的一个极端展示。这个案例中，我们使用的计算机是人类自己设计出来的，而现实中的任何一个生物系统，都可以看成是一台通过生化反应构成的生物计算机。元孢自动机已经证明可以实现通用计算，等价于一台通用的图灵机。人类大脑的神经元模型，可以看成元孢自动机现实中的具体实现。生物的DNA编码属于另外一种形态的生物计算机，现在已经证明蛋白质的生成，并不简单根据DNA中编码直接翻译，而是需要控制程序根据各种外部条件进行有条件的生成。 DNA 编码中大量的无用编码，事实证明并非无用，现在来看都是属于控制程序。 这和我们自己编程中的数据段／代码段的概念非常类似
5 用计算的观点来看，蚁群，公司，股票市场 免疫系统 等传统的复杂性系统，都可以看成是一台计算机。区别在于它们各自的算法不同，复杂度也不同，最终完成的功能也不同。蚁群的算法最简单，同时在多个方向搜索，一旦发现食物，在发现食物的路径上投入更多的资源； 公司也相对容易，寻找市场需求，基于现有条件构造满足市场需求的产品，销售获得利润。 股票市场似乎没那么清晰，通过提供交易，完成投资者 投机者 企业 等多个利益相关方的产权交换。通过交换股权产生价值。免疫系统最复杂，通过多个淋巴细胞功能，完成识别无数种病原体，并消灭的任务。
