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要认识一门学科，不止需要了解概念，还需要亲自动手，get your hand dirty。

所以今天推荐的书，以python为基础，演示了多种复杂系统的模型，让在计算机诞生之前难以验证的理论得以模拟，并逐步建立起复杂演绎基础之上的新认知模式。Python语言简单易懂，但书中的很多代码、练习有时间还得需要仔细研究实践。本书内容短小，但是信息量很大，关键看你是走马观花的读，还是一行行代码地进行实践了，收获是不一样的。

复杂性科学涵盖了各种主题。这些主题之间相互关联，但需要花费不少时间才能搞清楚这些联系。为了帮助读者看到全景，这本书阅读列表，这些都来自于该领域最流行的研究成果。阅读列表以及关于如何使用它的建议在附录B中。这本书提供了一系列练习；很多练习都要求读者重新实现一些开创性实验并对其进行扩展。复杂性吸引人的一个地方在于我们可以通过适当的编程技能与数学知识接触研究前沿。

这本书的内容覆盖：小世界图，无标度网络，细胞自动机，生命游戏，分形，自组织临界性，基于主体的模型(agent based model) 及几个现实中的案例分析。是复杂性研究入门参考好书。

本书的翻译版已有，原版可以在网上轻易下载。推荐看原版。另外本书还可以用作Python编程与算法的大学中级课程教材。既是你对python和算法一无所知，其前三章的内容也可以让你能够接着看下去。

顺便推荐下作者的另外一本书

贝叶斯思维：统计建模的Python学习法

同一个作者的作品，同样的方式，生活中的案例+代码实现+分析，同样是根据作者在美国大学讲授相关课程的讲义编撰而成的。

贝叶斯思维的威力可以帮助你在生活的各个方面获得清晰的思维，举书中的例子 战争环境下（二战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题），通过阅读，作者潜移默化的帮助读者形成了建模决策的方法论，建模误差和数值误差怎么取舍，怎样为具体问题建立数学模型，如何抓住问题中的主要矛盾（模型中的关键参数），再一步一步的优化或者验证模型的有效性或者局限性。

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