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SciScape 新聞 (http://leos.bu.edu/)
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[Jul 10, 00] 複雜系統之強健性與指數定律
許多自然界或人為的系統都能遵守統計上的指數定律 power law, 比
如說當事件和事件規模具有函數關係時, 事件將隨著事件規模的增
加而呈指數式的遞減. 這些事件包含森林大火之範圍大小, 停電時間
, 颶風所造成的損失, 透過網路傳送的檔案, 地震等等. 而指數律正是
Self organized criticality 及edge of chaos 狀態的明顯特徵之一.
加州大學 Jean Carlson 以及加州理工 John Doyle 提出 highly optimized
tolerance 理論, 他們宣稱, 對於由許多子系統所連結成的複雜系統,
不管是自然演進還是人為設計, 當該系統可以有效的容忍某些不確
定因素時 (具強健性), 那麼這系統對於其它未被考慮到的不確定因
素將變得更敏感, 也就是說, 強健性和敏感度具有相互遞換的效果,
其中, 這不確定因素包含系統內部的不確定因素以及外在環境的干
擾. 就如同能量守恆與熵, 如果試圖去打破這強健性原則, 都會面臨
失敗.
以生態系統為例, 如果生態可以容忍氣溫變化, 濕度, 養分等巨幅變
化, 那麼這生態卻可能無法容忍一些意料之外的小干擾, 如基因突變
, 外來族群遷入, 或新的病毒. 這些干擾可能會造成生態巨大的改變.
因此當一具有指數律的複雜系統處於 highly optimized tolerance 狀態
, 強健性原則將導致該系統 "強健, 但易被破壞". 研究者在文獻中提
出幾個生物學及工程例子來支持他們的論點, 並提供相關領域參考.
--論文出處:
J. M. Carlson and John Doyle, Highly Optimized Tolerance: Robustness
and Design in Complex Systems, Physical Review Letters -- March 13,
2000 -- Volume 84, Issue 11, pp. 2529-2532
--摘譯自:
AIP Physics News Update No. 474, May 10, 2000 <br>by Phillip F. Schewe and Ben Stein
<http://www.aip.org/enews/physnews/2000/split/pnu474-1.htm>
-- 責任編輯: rogers <walker1@ms28.hinet.net>