复杂性科学是采用大数据、人工智能、复杂网络、统计物理等多学科交叉综合的方法，研究各类复杂系统（包括互联网、社会经济系统、生命生态系统、脑与认知系统、物理化学系统等）的一门新兴学科。
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科普水平。如下书目为集智俱乐部邀请部分学者筛选出来的系列读物，可作为系统科学相关专业的高年级本科生或研究生，以及有志专门从事系统科学研究的广大爱好者的入门教材或参考读物：
书目一览：
《系统科学》
《网络，群体与市场》
《网络科学引论》
《从抛物线谈起》
《热力学与统计物理》
《复杂性与临界现象》
《信息论基础》
《非线性动力学与混沌》
《随机方法手册》
《A New Kind of Science》
网络、群体与市场
作者
:大卫·伊斯利(David Esley)/乔恩·克莱因伯格(Jon Kleinberg)
出版社:
清华大学出版社
副标题:
揭示高度互联世界的行为原理与效应机制
原作名:
Networks, Crowds, and Markets
译者
:李晓明/王卫红/杨韫利
出版年:
2011-10-1
页数:
511
荐书语
：该书利用系统科学工具包括复杂网络、博弈论等研究社会经济系统问题。
本书是本科生的入门教材，同时也适合希望进入相关领域的高层次读者。它从交叉学科的角度出发，综合运用经济学、社会学、计算与信息科学以及应用数学的有关概念与方法，考察网络行为原理及其效应机制。以深入浅出的方式描述了在网络的作用下正在浮现与发展起来的一些交叉学科领域，讨论了社会、经济和技术领域相互联系的若干基本问题。本书是一本带你跨入信息科学和社会科学交叉领域研究之门的优秀参考书。
信息论基础
作者
:[美]ThomasM.Cove
出版社:
机械工业出版社
原作名:
Elements of Information Theory
译者
:阮吉寿/张华
出版年:
2008-1
页数:
439
荐书语
：掌握信息论中的相关概念是横跨统计物理与计算科学的必备知识。
《信息论基础》(原书第2版)是信息论领域中一本简明易懂的教材。主要内容包括：熵、信源、信道容量、率失真、数据压缩与编码理论和复杂度理论等方面的介绍。《信息论基础》(原书第2版)还对网络信息论和假设检验等进行了介绍，并且以赛马模型为出发点，将对证券市场的研究纳入了信息论的框架，从新的视角给投资组合的研究带来了全新的投资理念和研究技巧。
非线性动力学与混沌
作者
:Steven H. Strogatz
出版社:
机械工业出版社
原作名:
Nonlinear dynamics and chaos: with applications to physics, biology, chemistry, and engineering
译者
:孙梅/汪小帆
荐书语
：该书较为系统全面地介绍了系统动力学与混沌的相关知识。
Steven Strogatz 教授是美国艺术与科学院院士，康奈尔大学应用数学系 Schurman 讲席教授，国际非线性动力学专家。本书是他的经典入门教材，试图建立一个非线性系统动力学的学科框架，已经更新至第三版，第二版有中译本。
作者
:Crispin Gardiner
出版社:
Springer
原题:
Handbook of Stochastic Methods
副标题:
for Physics, Chemistry and the Natural Sciences
出版年:
1994-1-1
页数:
442
荐书语
：随机过程是连接系统动力学与统计物理的中间纽带，是分析复杂系统的必备工具。
如何理解复杂系统中的随机过程？这本书系统地以简单的语言介绍了马尔科夫系统基础、随机微分方程、Fokker-Planck 方程、逼近方法、花销过程和 quatum-mechanical 马尔科夫过程。这本也包含了关于各种系统形式的民间传说，适合作为参考。
A New Kind of Science（一种新科学）
作者
:Stephen Wolfram
出版社:
Wolfram Media Inc
出版年:
2002-5
页数:
1197
荐书语
：该书可作为计算理论、元胞自动机、多主体模拟的参考读物。
一本上千页，至今未成功翻译成中文的神书。什么是计算？简单如何定义复杂，如何产生随机，如何理解计算等价性？元胞自动机如何应用于计算机、人工智能等领域？这本书都给了解答。作者是
Mathematica 软件之父，Wolfram 语言发明人，元胞自动机资深研究者。
该书目仅代表部分学者的观点，并不全面。如果您有更好的推荐书目也请在后台回复，我们会持续更新该书目
世界知名计算社会科学学者，芝加哥大学计算社会学硕士项目创始人
James A. Evans
，受邀作为 AI&Society 沙龙第十二期的嘉宾，将结合多年的教学、研究、基金申请，与主持各类计算社会科学研讨会的经验，回顾与介绍计算社会科学发展的历史与现状，并展望该领域的未来发展。
时间：
2018年11月7日（周三）14:00-17:00
地点：
北京·腾讯研究院
详情请见
：
芝大著名学者James Evans：计算社会科学的前沿与展望 | AI&Society第十二期预告
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