在社交网络营销、城市交通调度、金融风险防控等现实场景中，复杂系统无处不在，却常因“非线性、自组织、多涌现”特性难以破解——这正是你需要学习本课程的核心原因：掌握拆解复杂问题的科学方法，不再被“混沌表象”困住。

本课程以“复杂系统建模技术与实际应用”为核心主题，从基础理论到工程实践系统展开：先解析分形自相似、元胞自动机、遗传算法、复杂网络等核心建模工具，再聚焦影响力传播、社区发现、人工生命模拟等前沿方向，覆盖社交网络影响力最大化、城市交通信号控制、金融市场预测等典型场景。

学习后，你能收获三大核心能力：一是掌握从“复杂现象”提炼“数学模型”的思维，比如用分形理论预测股票价格、用元胞自动机优化交通流；二是具备解决实际问题的技术，可将遗传算法用于供应链优化、用社区发现算法分析社交网络结构；三是积累跨领域应用经验，案例涵盖商业营销（如酱香拿铁联名传播）、公共管理（如疫情防控节点识别）、工程优化（如互联网“蚂蚁路由”提速）。

课程两大亮点尤为突出：一是“理论-案例”深度融合，每个知识点都配套真实工程案例，如用影响力阻断模型解析谣言防控；二是“工具-应用”无缝衔接，从算法原理（如CELF算法效率优化）到代码级思路（如动态网络DGNN建模），兼顾理论深度与实践落地。

系统掌握复杂系统的核心理论（分形、元胞自动机、遗传算法、复杂网络等），理解非线性、自组织、涌现性等复杂系统关键特性，明晰不同建模方法的适用场景与理论边界。

掌握高等数学（微积分、概率论）、线性代数（矩阵运算、特征值）基本内容，理解离散数学（图论、集合论）基础概念，能看懂简单的数学建模公式推导。

具备Python或MATLAB等编程语言的基础操作能力，了解数据结构（数组、图）基本逻辑，能理解算法的流程化表达（如伪代码、流程图）。

教材《系统与复杂性理论》作者：韩景倜、刘建国、傅桂元

教材《复杂系统的分析与建模》作者：王安麟