Think Complexity：複雜性科學與計算模型設計（第二版）

　　“Allen Downey再次以他的程式設計哲學說明複雜性。這本書是學習簡單結構產生的複雜動力的必讀佳作” -Vincent Knight, Cardiff University數學系副教授

　　“Think Complexity這本書的清晰內容與扎實範例在我的學習過程中非常重要” -Eric Ma, 諾華公司研究員

　　複雜性科學運用計算以探索物理與社會科學。本書教你如何以圖、細胞自動機、代理人基模型等工具進行物理、生物、經濟等學科的研究。

　　無論是Python程式設計師或計算模型學習者都能透過一系列範例、練習、案例研究、說明深入認識複雜系統。

　　在第二版中，你會：
　　‧使用NumPy陣列與SciPy方法，包括基本信號處理與快速傅里葉轉換
　　‧學習複雜性物理系統的抽象模型，包括冪定律、碎形、粉紅噪音
　　‧使用Jupyer Notebook與基礎程式碼實作與擴充複雜性實驗；Turmites、圖靈機器、細胞自動機等計算模型
　　‧探索科學哲學，包括自然科學法則、理論選擇、現實主義與工具主義

　　本書適用於Python計算模型設計教學，幫助自學者接觸在其他地方看不到的主題與思路。

作者簡介

Allen B. Downey

　　Olin College的電腦科學教授，著有Think Python、Think Bayes、Think Stats。他的部落格Probably Overthinking It的內容涵蓋貝氏機率與統計。Allen具有U.C. Berkeley的電腦科學Ph.D.以及MIT的M.S.與B.S.學位。