复杂性，为什么说知识具有复杂性

本文目录一览

1，为什么说知识具有复杂性
2，问复杂性是什么
3，什么是复杂性
4，软件复杂性有哪几类软件复杂性度量模型应遵循哪些基本原则搜
5，复杂性科学的具体特征
6，计算复杂性包括什么

1，为什么说知识具有复杂性

为什么说知识具有复杂性?因为知识是一个庞大的系统，既有综合知识，又有专业知识；光分类就是一个复杂的系统，例如天文知识、地理知识、又比如语文知识、数学知识、科学知识等等。所以说知识具有复杂性。

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为什么说知识具有复杂性

2，问复杂性是什么

摘　要：当前复杂性研究面临一个话语的“复杂性丛林”，关注用语的界定应当成为复杂性研究的一个重要方面。本文着重梳理、比较了盖尔曼、西利亚斯和苗东升对复杂性概念的一些词源学讨论。在此基础上，从哲学角度对复杂性理解的限度进行了追问。关键词：复杂性；词源学；哲学

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问复杂性是什么

3，什么是复杂性

【词目】：复杂性【拼音】：fù zá xìng【英文名称】complexity;complicacy;inhomogeneity【解析】：复杂性是混沌性的局部与整体之间的非线形形式，由于局部与整体之间的这个非线性关系，使得我们不能通过局部来认识整体。复杂性是那种环境条件改变的时候，不同行为模式之间的转换能力较弱的动态表现。

生物复杂性（biocomplexity或biological complexity）是近年来由 rita colwell等人积极倡导的一个新的学科领域，旨在更好地了解生命系统及其环境组分间的相互作用以及系统复杂性的动态特征与演化机制。目前，生物复杂性的定义与内涵尚不明确，意见纷呈，而有关研究在美国国家科学基金会（nsf）的支持下已迅速开展起来，并即将成为国际合作研究的热点之一。本文简要介绍了有关生物复杂性的不同观点、生物复杂性与生物多样性研究之间的关系，并以若干生态系统和基因组为例，说明了现阶段生物复杂性研究的主要特点。

什么是复杂性

4，软件复杂性有哪几类软件复杂性度量模型应遵循哪些基本原则搜

K.Magel从六个方面描述软件复杂性：① 理解程序的难度；② 改错及维护程序的难度；③ 向他人解释程序的难度；④ 按指定方法修改程序的难度；⑤ 根据设计文档编写程序的工作量；⑥ 执行程序时需要资源的程度。软件复杂性度量模型应遵循的基本原则：(1)软件复杂性与程序大小的关系不是线性的；(2)控制结构复杂的程序较复杂；(3)数据结构复杂的程序较复杂；(4)转向语句使用不当的程序较复杂；(5)循环结构比选择结构复杂，选择结构又比顺序结构复杂；(6)语句、数据、子程序和模块在程序中的次序对软件复杂性都有影响；(7)全程变量、非局部变量较多时程序较复杂；(8)参数按地址传递比按值传递更复杂；(9)函数副作用比显式参数传递更难以琢磨；(10)具有不同作用的变量共用一个名字时较难理解；(11)模块间或过程间联系密切的程序较复杂；(12)嵌套深度越深程序越复杂。最典型的两种程序复杂性度量的方法中，McCabe环路复杂性度量就是针对基本原则(2)制定的度量模型；Halstead度量是针对程序中操作符和操作数的出现频度而制定的度量模型。

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软件复杂性有哪几类？软件复杂性度量模型应遵循哪些基本原则？解答: k.magel从六个方面描述软件复杂性： ① 理解程序的难度； ② 改错及维护程序的难度； ③ 向他人解释程序的难度； ④ 按指定方法修改程序的难度； ⑤ 根据设计文档编写程序的工作量； ⑥ 执行程序时需要资源的程度。软件复杂性度量模型应遵循的基本原则： ⑴ 软件复杂性与程序大小的关系不是线性的； ⑵ 控制结构复杂的程序较复杂； ⑶ 数据结构复杂的程序较复杂； ⑷ 转向语句使用不当的程序较复杂； ⑸ 循环结构比选择结构复杂，选择结构又比顺序结构复杂； ⑹ 语句、数据、子程序和模块在程序中的次序对软件复杂性都有影响； ⑺ 全程变量、非局部变量较多时程序较复杂； ⑻ 参数按地址传递比按值传递更复杂； ⑼ 函数副作用比显式参数传递更难以琢磨； ⑽ 具有不同作用的变量共用一个名字时较难理解； ⑾ 模块间或过程间联系密切的程序较复杂； ⑿ 嵌套深度越深程序越复杂。

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5，复杂性科学的具体特征

组织是指系统内的有序结构或这种有序结构的形成过程。德国理论物理学家哈肯依据组织的进化形式把“组织”分为他组织和自组织两类。自组织是相对于他组织而言的，我们一般把不能自行组织、自行创生、自行演化，不能够自主地从无序走向有序的组织称为他组织。他组织只能依靠外界的特定指令来推动组织向有序演化，从而被动地从无序走向有序。相反，自组织是指无需外界特定指令就能自行组织、自行创生、自行演化，能够自主地从无序走向有序，形成有结构的系统。自组织理论是20世纪60年代末期开始建立并发展起来的一种系统理论。它的研究对象主要是复杂自组织系统(生命系统、社会系统)的形成和发展机制问题，即在一定条件下，系统是如何自发地由无序走向有序、由低级有序走向高级有序的。吴彤教授认为自组织理论由耗散结构理论、协同学、突变论、超循环理论、分形理论和混沌理论组成。其中，耗散结构理论是解决自组织出现的条件环境问题的，协同学基本上是解决自组织的动力学问题的，突变论从数学抽象的角度研究了自组织的途径问题，超循环论解决了自组织的结合形式问题，分形理论和混沌理论则从时序和空间序的角度研究了自组织的复杂性和图景问题。一般认为，系统开放、远离平衡、非线性相互作用、涨落是自组织形成的基本条件。自组织现象无论在自然界还是在人类社会中都普遍存在。一个系统自组织功能愈强，其保持和产生新功能的能力也就愈强。我们把这种无需外界控制和干扰、通过系统自身的调节和演化达到有序的特性称为自组织性，如达尔文提出的“物竞天择，适者生存”，就可以看成是自然界中的生物通过生态系统的自身调节而达到的不同物种之间进化发展的自组织过程。复杂性科学把系统整体具有而部分或者部分和所不具有的属性、特征、行为、功能等特性称为涌现性。也就是说，当我们把整体还原为各个部分时，整体所具有的这些属性、特征、行为、功能等便不可能体现在单个的部分上。我国古代思想家老子的“有生于无”的论断，便是对涌现性古老而又深刻的理解和表达。贝塔朗菲借用亚里士多德的著名命题“整体大于部分之和”来表达涌现性；霍兰认为涌现的本质是“由小生大，由简入繁”。复杂性科学家常借用“复杂来自简单”来表述涌现，认为复杂性是随着事物的演化从简单性中涌现出来的。虽然涌现性是整体的一种现象和特性，但是整体的现象和特性不一定都是涌现。贝塔朗菲区分了累加性与生成性(非加和性)两种整体特征，把整体分为非系统总和与系统总和两种。要清楚地认识到单单只把各部分特性累加起来所形成的整体特性不是涌现性，只有依赖于部分之间特定关系的特征所构成的生成性(不是加和性)才称得上是“涌现性”。由此可以得出，从部分本身的简单相加来推断、预测涌现现象是不可能的，涌现性是一个描述复杂系统层次所呈现的模式、结构或特征的科学概念。

6，计算复杂性包括什么

计算复杂性理论（Computational complexity theory）是理论计算机科学和数学的一个分支，它致力于将可计算问题根据它们本身的复杂性分类，以及将这些类别联系起来。一个可计算问题被认为是一个原则上可以用计算机解决的问题，亦即这个问题可以用一系列机械的数学步骤解决，例如算法。如果一个问题的求解需要相当多的资源（无论用什么算法），则被认为是难解的。计算复杂性理论通过引入数学计算模型来研究这些问题以及定量计算解决问题所需的资源（时间和空间），从而将资源的确定方法正式化了。其他复杂性测度同样被运用，比如通信量（应用于通信复杂性），电路中门的数量（应用于电路复杂性）以及中央处理器的数量（应用于并行计算）。计算复杂性理论的一个作用就是确定一个能或不能被计算机求解的问题的所具有的实际限制。在理论计算机科学领域，与此相关的概念有算法分析和可计算性理论。两者之间一个关键的区别是前者致力于分析用一个确定的算法来求解一个问题所需的资源量，而后者则是在更广泛意义上研究用所有可能的算法来解决相同问题。更精确地说，它尝试将问题分成能或不能在现有的适当受限的资源条件下解决这两类。相应地，在现有资源条件下的限制正是区分计算复杂性理论和可计算性理论的一个重要指标：后者关心的是何种问题原则上可以用算法解决。简介计算复杂性理论所研究的资源中最常见的是时间（要通过多少步演算才能解决问题）和空间（在解决问题时需要多少内存）。其他资源亦可考虑，例如在并行计算中，需要多少并行处理器才能解决问题。时间复杂度是指在计算机科学与工程领域完成一个算法所需要的时间，是衡量一个算法优劣的重要参数。时间复杂度越小，说明该算法效率越高，则该算法越有价值。空间复杂度是指计算机科学领域完成一个算法所需要占用的存储空间，一般是输入参数的函数。它是算法优劣的重要度量指标，一般来说，空间复杂度越小，算法越好。我们假设有一个图灵机来解决某一类语言的某一问题，设有?个字（word）属于这个问题，把?放入这个图灵机的输入端，这个图灵机为解决此问题所需要的工作带格子数总和称为空间。复杂度理论和可计算性理论不同，可计算性理论的重心在于问题能否解决，不管需要多少资源。而复杂性理论作为计算理论的分支，某种程度上被认为和算法理论是一种“矛”与“盾”的关系，即算法理论专注于设计有效的算法，而复杂性理论专注于理解为什么对于某类问题，不存在有效的算法

从信息论的角度来看，信息的简单还是复杂要通过表达该信息的符号串的复杂程度来描述。表达简单的非复杂系统的符号串序列很简短，其计算复杂性的程度不是很高。例如，所有项相加起来就得到这些项的和，描述这种非复杂的系统的符号串序列的程序或指令是非常简单的，只要把有关的项相加就行了。因此，计算复杂性可以定义为寻找最小的程序或指令集来描述给定符号串序列的复杂程度的操作过程。这个程序的大小与符号串序列的大小的相关程度就可以用来度量其计算复杂性。例如，符号串序列“111111…”是均匀的，它的计算复杂性不高。描述这个符号串序列的程序很简单，只要在每一个符号1的后面续写一个1就行了。这个程序使得这个符号串序列得以无限地延续。符号串序列“110110110110…”的计算复杂性要高一些，但仍然很容易写出描述这个符号串序列的程序：在两个1后面续写一个0，并重复进行。符号串序列“110110100110110100…”也可以用很短的程序来描述；在两个1后面续写一个0并重复第二次；在第三次重复时将第二个1代之以0。这样的符号串序列的结构都是可定义的，我们可以通过对应的程序来描述它们。再看下面的符号串序列“11010010110111010010…”，这个符号串序列不再是一个可识别的结构，编写程序的时候必须将符号串序列全部列出，一个一个地加以枚举。为了解决这些关于如何认识复杂性增长和判别复杂性程序的问题，科学家们定义了多种用于描述计算复杂性概念。自然语言比上述的符号串都复杂，如何描述和处理自然语言的计算复杂性，是语言学理论中的一个困难问题。