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1，為什么說知識具有復雜性
2，問復雜性是什么
3，什么是復雜性
4，軟件復雜性有哪幾類軟件復雜性度量模型應遵循哪些基本原則搜
5，復雜性科學的具體特征
6，計算復雜性包括什么

1，為什么說知識具有復雜性

為什么說知識具有復雜性?因為知識是一個龐大的系統(tǒng)，既有綜合知識，又有專業(yè)知識；光分類就是一個復雜的系統(tǒng)，例如天文知識、地理知識、又比如語文知識、數(shù)學知識、科學知識等等。所以說知識具有復雜性。

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為什么說知識具有復雜性

2，問復雜性是什么

摘　要：當前復雜性研究面臨一個話語的“復雜性叢林”，關(guān)注用語的界定應當成為復雜性研究的一個重要方面。本文著重梳理、比較了蓋爾曼、西利亞斯和苗東升對復雜性概念的一些詞源學討論。在此基礎(chǔ)上，從哲學角度對復雜性理解的限度進行了追問。關(guān)鍵詞：復雜性；詞源學；哲學

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問復雜性是什么

3，什么是復雜性

【詞目】：復雜性【拼音】：fù zá xìng【英文名稱】complexity;complicacy;inhomogeneity【解析】：復雜性是混沌性的局部與整體之間的非線形形式，由于局部與整體之間的這個非線性關(guān)系，使得我們不能通過局部來認識整體。復雜性是那種環(huán)境條件改變的時候，不同行為模式之間的轉(zhuǎn)換能力較弱的動態(tài)表現(xiàn)。

生物復雜性（biocomplexity或biological complexity）是近年來由 rita colwell等人積極倡導的一個新的學科領(lǐng)域，旨在更好地了解生命系統(tǒng)及其環(huán)境組分間的相互作用以及系統(tǒng)復雜性的動態(tài)特征與演化機制。目前，生物復雜性的定義與內(nèi)涵尚不明確，意見紛呈，而有關(guān)研究在美國國家科學基金會（nsf）的支持下已迅速開展起來，并即將成為國際合作研究的熱點之一。本文簡要介紹了有關(guān)生物復雜性的不同觀點、生物復雜性與生物多樣性研究之間的關(guān)系，并以若干生態(tài)系統(tǒng)和基因組為例，說明了現(xiàn)階段生物復雜性研究的主要特點。

什么是復雜性

4，軟件復雜性有哪幾類軟件復雜性度量模型應遵循哪些基本原則搜

K.Magel從六個方面描述軟件復雜性：① 理解程序的難度；② 改錯及維護程序的難度；③ 向他人解釋程序的難度；④ 按指定方法修改程序的難度；⑤ 根據(jù)設(shè)計文檔編寫程序的工作量；⑥ 執(zhí)行程序時需要資源的程度。軟件復雜性度量模型應遵循的基本原則：(1)軟件復雜性與程序大小的關(guān)系不是線性的；(2)控制結(jié)構(gòu)復雜的程序較復雜；(3)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復雜的程序較復雜；(4)轉(zhuǎn)向語句使用不當?shù)某绦蜉^復雜；(5)循環(huán)結(jié)構(gòu)比選擇結(jié)構(gòu)復雜，選擇結(jié)構(gòu)又比順序結(jié)構(gòu)復雜；(6)語句、數(shù)據(jù)、子程序和模塊在程序中的次序?qū)浖碗s性都有影響；(7)全程變量、非局部變量較多時程序較復雜；(8)參數(shù)按地址傳遞比按值傳遞更復雜；(9)函數(shù)副作用比顯式參數(shù)傳遞更難以琢磨；(10)具有不同作用的變量共用一個名字時較難理解；(11)模塊間或過程間聯(lián)系密切的程序較復雜；(12)嵌套深度越深程序越復雜。最典型的兩種程序復雜性度量的方法中，McCabe環(huán)路復雜性度量就是針對基本原則(2)制定的度量模型；Halstead度量是針對程序中操作符和操作數(shù)的出現(xiàn)頻度而制定的度量模型。

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軟件復雜性有哪幾類？軟件復雜性度量模型應遵循哪些基本原則？解答: k.magel從六個方面描述軟件復雜性： ① 理解程序的難度； ② 改錯及維護程序的難度； ③ 向他人解釋程序的難度； ④ 按指定方法修改程序的難度； ⑤ 根據(jù)設(shè)計文檔編寫程序的工作量； ⑥ 執(zhí)行程序時需要資源的程度。軟件復雜性度量模型應遵循的基本原則： ⑴ 軟件復雜性與程序大小的關(guān)系不是線性的； ⑵ 控制結(jié)構(gòu)復雜的程序較復雜； ⑶ 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復雜的程序較復雜； ⑷ 轉(zhuǎn)向語句使用不當?shù)某绦蜉^復雜； ⑸ 循環(huán)結(jié)構(gòu)比選擇結(jié)構(gòu)復雜，選擇結(jié)構(gòu)又比順序結(jié)構(gòu)復雜； ⑹ 語句、數(shù)據(jù)、子程序和模塊在程序中的次序?qū)浖碗s性都有影響； ⑺ 全程變量、非局部變量較多時程序較復雜； ⑻ 參數(shù)按地址傳遞比按值傳遞更復雜； ⑼ 函數(shù)副作用比顯式參數(shù)傳遞更難以琢磨； ⑽ 具有不同作用的變量共用一個名字時較難理解； ⑾ 模塊間或過程間聯(lián)系密切的程序較復雜； ⑿ 嵌套深度越深程序越復雜。

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5，復雜性科學的具體特征

組織是指系統(tǒng)內(nèi)的有序結(jié)構(gòu)或這種有序結(jié)構(gòu)的形成過程。德國理論物理學家哈肯依據(jù)組織的進化形式把“組織”分為他組織和自組織兩類。自組織是相對于他組織而言的，我們一般把不能自行組織、自行創(chuàng)生、自行演化，不能夠自主地從無序走向有序的組織稱為他組織。他組織只能依靠外界的特定指令來推動組織向有序演化，從而被動地從無序走向有序。相反，自組織是指無需外界特定指令就能自行組織、自行創(chuàng)生、自行演化，能夠自主地從無序走向有序，形成有結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)。自組織理論是20世紀60年代末期開始建立并發(fā)展起來的一種系統(tǒng)理論。它的研究對象主要是復雜自組織系統(tǒng)(生命系統(tǒng)、社會系統(tǒng))的形成和發(fā)展機制問題，即在一定條件下，系統(tǒng)是如何自發(fā)地由無序走向有序、由低級有序走向高級有序的。吳彤教授認為自組織理論由耗散結(jié)構(gòu)理論、協(xié)同學、突變論、超循環(huán)理論、分形理論和混沌理論組成。其中，耗散結(jié)構(gòu)理論是解決自組織出現(xiàn)的條件環(huán)境問題的，協(xié)同學基本上是解決自組織的動力學問題的，突變論從數(shù)學抽象的角度研究了自組織的途徑問題，超循環(huán)論解決了自組織的結(jié)合形式問題，分形理論和混沌理論則從時序和空間序的角度研究了自組織的復雜性和圖景問題。一般認為，系統(tǒng)開放、遠離平衡、非線性相互作用、漲落是自組織形成的基本條件。自組織現(xiàn)象無論在自然界還是在人類社會中都普遍存在。一個系統(tǒng)自組織功能愈強，其保持和產(chǎn)生新功能的能力也就愈強。我們把這種無需外界控制和干擾、通過系統(tǒng)自身的調(diào)節(jié)和演化達到有序的特性稱為自組織性，如達爾文提出的“物競天擇，適者生存”，就可以看成是自然界中的生物通過生態(tài)系統(tǒng)的自身調(diào)節(jié)而達到的不同物種之間進化發(fā)展的自組織過程。復雜性科學把系統(tǒng)整體具有而部分或者部分和所不具有的屬性、特征、行為、功能等特性稱為涌現(xiàn)性。也就是說，當我們把整體還原為各個部分時，整體所具有的這些屬性、特征、行為、功能等便不可能體現(xiàn)在單個的部分上。我國古代思想家老子的“有生于無”的論斷，便是對涌現(xiàn)性古老而又深刻的理解和表達。貝塔朗菲借用亞里士多德的著名命題“整體大于部分之和”來表達涌現(xiàn)性；霍蘭認為涌現(xiàn)的本質(zhì)是“由小生大，由簡入繁”。復雜性科學家常借用“復雜來自簡單”來表述涌現(xiàn)，認為復雜性是隨著事物的演化從簡單性中涌現(xiàn)出來的。雖然涌現(xiàn)性是整體的一種現(xiàn)象和特性，但是整體的現(xiàn)象和特性不一定都是涌現(xiàn)。貝塔朗菲區(qū)分了累加性與生成性(非加和性)兩種整體特征，把整體分為非系統(tǒng)總和與系統(tǒng)總和兩種。要清楚地認識到單單只把各部分特性累加起來所形成的整體特性不是涌現(xiàn)性，只有依賴于部分之間特定關(guān)系的特征所構(gòu)成的生成性(不是加和性)才稱得上是“涌現(xiàn)性”。由此可以得出，從部分本身的簡單相加來推斷、預測涌現(xiàn)現(xiàn)象是不可能的，涌現(xiàn)性是一個描述復雜系統(tǒng)層次所呈現(xiàn)的模式、結(jié)構(gòu)或特征的科學概念。

6，計算復雜性包括什么

計算復雜性理論（Computational complexity theory）是理論計算機科學和數(shù)學的一個分支，它致力于將可計算問題根據(jù)它們本身的復雜性分類，以及將這些類別聯(lián)系起來。一個可計算問題被認為是一個原則上可以用計算機解決的問題，亦即這個問題可以用一系列機械的數(shù)學步驟解決，例如算法。如果一個問題的求解需要相當多的資源（無論用什么算法），則被認為是難解的。計算復雜性理論通過引入數(shù)學計算模型來研究這些問題以及定量計算解決問題所需的資源（時間和空間），從而將資源的確定方法正式化了。其他復雜性測度同樣被運用，比如通信量（應用于通信復雜性），電路中門的數(shù)量（應用于電路復雜性）以及中央處理器的數(shù)量（應用于并行計算）。計算復雜性理論的一個作用就是確定一個能或不能被計算機求解的問題的所具有的實際限制。在理論計算機科學領(lǐng)域，與此相關(guān)的概念有算法分析和可計算性理論。兩者之間一個關(guān)鍵的區(qū)別是前者致力于分析用一個確定的算法來求解一個問題所需的資源量，而后者則是在更廣泛意義上研究用所有可能的算法來解決相同問題。更精確地說，它嘗試將問題分成能或不能在現(xiàn)有的適當受限的資源條件下解決這兩類。相應地，在現(xiàn)有資源條件下的限制正是區(qū)分計算復雜性理論和可計算性理論的一個重要指標：后者關(guān)心的是何種問題原則上可以用算法解決。簡介計算復雜性理論所研究的資源中最常見的是時間（要通過多少步演算才能解決問題）和空間（在解決問題時需要多少內(nèi)存）。其他資源亦可考慮，例如在并行計算中，需要多少并行處理器才能解決問題。時間復雜度是指在計算機科學與工程領(lǐng)域完成一個算法所需要的時間，是衡量一個算法優(yōu)劣的重要參數(shù)。時間復雜度越小，說明該算法效率越高，則該算法越有價值?？臻g復雜度是指計算機科學領(lǐng)域完成一個算法所需要占用的存儲空間，一般是輸入?yún)?shù)的函數(shù)。它是算法優(yōu)劣的重要度量指標，一般來說，空間復雜度越小，算法越好。我們假設(shè)有一個圖靈機來解決某一類語言的某一問題，設(shè)有?個字（word）屬于這個問題，把?放入這個圖靈機的輸入端，這個圖靈機為解決此問題所需要的工作帶格子數(shù)總和稱為空間。復雜度理論和可計算性理論不同，可計算性理論的重心在于問題能否解決，不管需要多少資源。而復雜性理論作為計算理論的分支，某種程度上被認為和算法理論是一種“矛”與“盾”的關(guān)系，即算法理論專注于設(shè)計有效的算法，而復雜性理論專注于理解為什么對于某類問題，不存在有效的算法

從信息論的角度來看，信息的簡單還是復雜要通過表達該信息的符號串的復雜程度來描述。表達簡單的非復雜系統(tǒng)的符號串序列很簡短，其計算復雜性的程度不是很高。例如，所有項相加起來就得到這些項的和，描述這種非復雜的系統(tǒng)的符號串序列的程序或指令是非常簡單的，只要把有關(guān)的項相加就行了。因此，計算復雜性可以定義為尋找最小的程序或指令集來描述給定符號串序列的復雜程度的操作過程。這個程序的大小與符號串序列的大小的相關(guān)程度就可以用來度量其計算復雜性。例如，符號串序列“111111…”是均勻的，它的計算復雜性不高。描述這個符號串序列的程序很簡單，只要在每一個符號1的后面續(xù)寫一個1就行了。這個程序使得這個符號串序列得以無限地延續(xù)。符號串序列“110110110110…”的計算復雜性要高一些，但仍然很容易寫出描述這個符號串序列的程序：在兩個1后面續(xù)寫一個0，并重復進行。符號串序列“110110100110110100…”也可以用很短的程序來描述；在兩個1后面續(xù)寫一個0并重復第二次；在第三次重復時將第二個1代之以0。這樣的符號串序列的結(jié)構(gòu)都是可定義的，我們可以通過對應的程序來描述它們。再看下面的符號串序列“11010010110111010010…”，這個符號串序列不再是一個可識別的結(jié)構(gòu)，編寫程序的時候必須將符號串序列全部列出，一個一個地加以枚舉。為了解決這些關(guān)于如何認識復雜性增長和判別復雜性程序的問題，科學家們定義了多種用于描述計算復雜性概念。自然語言比上述的符號串都復雜，如何描述和處理自然語言的計算復雜性，是語言學理論中的一個困難問題。