复杂性思考：复杂性科学和计算模型（原书第2 版）

复杂性科学使用计算来探索物理和社会科学。在本书中，你将使用图表、元胞自动机以及基于智能体的模型来研究物理学、生物学和经济学。

无论你是中等水平的Python程序员还是希望学习计算机建模的学生，都可以通过一系列工作示例、练习、案例研究和易于理解的解释深入学习复杂系统。

在更新后的第2版中，你将：

• 使用NumPy数组和SciPy方法，包括基本信号处理和快速傅里叶变换。
• 研究复杂物理系统的抽象模型，包括幂律、分形、粉红噪声和图灵机。
• 获取包含入门代码和解决方案的Jupyter笔记本，以便重复实现和扩展原始实验的复杂性以及计算模型，如Turmite、图灵机和元胞自动机。
• 探索科学中的哲学，包括科学规律的本质、理论选择，以及现实主义和工具主义。

作为Python编程与算法的理想教材，本书还有助于自学者掌握关于他们可能未曾谋面的主题与想法的宝贵经验。