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复杂性科学是一个总称,涵盖对“复杂”系统的研究和表征——系统由多个相互依赖的组成部分组成,这些组成部分在不同层面上运行和相互作用(Fernandez 等人,2013 年)。这种复杂系统通常表现出“混沌”行为。混沌系统不是指无序或混乱的状态,而是指不可预测性和无序性,通常是多种非线性相互作用的结果(Faure 和 Korn,2001 年)。因此,系统中的微小变化可能导致指数变化(一种被称为“蝴蝶效应”的属性)。例如,地球大气层在任何时间和空间点都是(几乎无限)多个变量(例如温度、粒子组成和云密度)相互作用的结果,这使得任何长期预测都具有挑战性。尽管如此,复杂性科学的总体思想不一定是建立做出精确预测的方法,而是为表征给定复杂系统的长期轨迹提供一些见解(Faure & Korn,2001)。这些原则源于数学的一个分支,即混沌理论(概述见 Thietart & Forgues,1995),该理论已促使多个学科(例如环境科学、气象学和生物学)采用复杂动力系统的框架(Burggren & Monticino,2005;Kiel & Elliott,1996)。复杂性科学在非线性系统中的应用,称为“非线性动力学”,是一种新兴方法,在人体生理学和病理学研究中越来越受到关注(Ehlers,1995)。人类生理系统在理论上被概念化为复杂系统是有道理的,因为人类生理系统由多个组成子系统(无论是解剖学组件还是生理过程)组成,这些子系统在不同层面(即从分子到器官)不断相互作用,并与外部环境相互作用以维持体内平衡(Faure & Korn,2001)。基本假设是生理系统本质上是复杂的(Golbeter,1996),病理状态(或“动态疾病”,见Mackey & Glass,1977)可以用中断或异常的动态过程来表征。开创性的工作之一是

大脑熵、分形维数和可预测性

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