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[13] 例如，在著名的“爱尔法鲁”问题中，请参阅阿瑟1994年的文章，其中就出现了一个这种类型的生态系统。在那个生态系统中，存在一个全局均衡吸引子状态，但是个体的预测却一直在不断变化。打个比喻，这就像虽然单棵树是一直在变化，但是整个森林的形状却可以保持不变。
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[14] 需要注意的是，我们总是可以将任何一个算法模型重写为方程式的模型，因为任何图灵机的计算都可以用方程式来表示，因此严格地说，基于计算机的分析和标准的分析一样都是数学分析。请参阅爱泼斯坦2006年的论著。
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[15] 关于计算在数学、物理学、生物学和地球科学等学科中构建理论模型时的作用，请参阅罗伯逊（2003）、贝利（2010）和蔡廷（2006）的文章。
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[16] 当然，我们也可以将这个过程建模为一个包括了交通堵塞在内的稳态随机过程，并人为地称之为“均衡”过程。一些新古典模型就是这样做的，请参阅安杰勒托斯（Angeletos）和拉（La）（2011）的文章。这类模型似乎可以否定我的观点，因为我说过标准经济学并不处理非均衡问题。但是，更细致的考察表明，这种非均衡行为一直包含在总体均衡的表象之下，特别包含在一些保持静止的总体随机过程之中，因此被认为处于“均衡”之中。这类模型拓展了“处于均衡”之中的新古典主义范式，但是它们的核心是非均衡过程，因此我将它们纳入到这里来讨论。
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[17] 请参阅索罗斯1987年的文章，他认为“股票市场就是各种不同的观点接受检验的地方”。
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[18] 关于社会网络，相关文献可谓汗牛充栋。例如，读者可参阅阿尔伯特等人（Albert et al.，2002）、艾伦和盖尔（2000）、梅等人（2008）、纽曼等人（2006）的论著。网络可能是相互“维稳”的，如当一家银行为另外一家银行提供保险时，也可能会相互破坏，如当损失级联性波及整个金融体系时。网络拓扑学研究事件如何快速传播，以及网络互联性是否能提高网络的稳定性，请参阅谢弗尔等人（Scheffer et al.，2012）的文章。
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[19] 它们的概率与exp（–|传播长度|）成正比，而不是与大的正态偏差指数exp（–（传播长度）2）成正比。
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[20] 在标准经济学中，这些特征之所以不会出现，是因为标准经济学认为行为主体只会对给定的均衡价格做出反应，不会因其他行为主体的行为影响价格的波动而做出反应，因此单个行为主体的随机变化是独立的，是可以加到一起的。这就导致了正态分布。
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[21] 因此，这种形式的经济学就被称之为“复杂经济学”。
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[22] 在经济学中，关于“中观”（meso）这个术语的早期用法，请参阅多普弗（Dopfer，2007）、埃尔斯纳和海因里希（Elsner & Heinrich，2009）的文章。
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[23] 但是一般而言，这种说法并不正确，许多经济状况并不拥有导致均衡吸引子的力量。
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[24] 对于经济形成的研究，还有其他复杂性方法，可以参阅希尔达科（Hildago）和豪斯曼（Hausmann）（2009）、莱恩等人（2009）的文章。关于结构变化，请参阅诺思（1981）的文章。
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[25] 熊彼特在1912年认为新产品、新技术组合是经济形成，用他的话来说是“经济发展”的主要动力。
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[26] 政治经济学家威廉·塔布（William Tabb），在1999年对结构性变化进行了这样的阐述：“技术革命和政治变革为各种各样的经济可能性创造了条件，而后者又为看似稳定的若干可持续的时期创造了条件。在这些时期中，为适应累积的社会结构变化而设计的监管制度，会呈现出一种有序的进步表象。这些制度形式虽然适合某个发展阶段，但是随着新力量的发展和新的生产关系的出现，就变成了拖累，生机勃勃的市场力量会带来各种各样的社会问题。当这些问题严重到了必须解决的地步时，新的规则、新的监管法规和新的制度就会破壳而出。”
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[27] 类似的观点也适用于胚胎发展理论、生化过程理论、分子基因理论，以及细胞生物学理论。例如，有丝细胞分裂模型不涉及任何数学方程，却有一系列便于理解的可能是复杂的阶段和步骤。
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[28] 读者也许可以试着将这个理论翻译成我们熟悉的术语，如劳动、资本和增长等。这是有可能做到的，但我更倾向于将它作为“想象”或理解经济变化的另一种有效途径，就像MRI成像仪不同于传统的X射线成像仪一样。
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[29] 2006年，沃尔夫冈·波拉克和我成功地利用计算机，构建了一个关于创造过程的模型，在这个模型中，通过对以前的技术，即电路进行组合，越来越复杂的技术，即数字逻辑电路从最初的简单技术中涌现出来。
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[30] 关于经济学的这两大“分支”，请参阅塔布的出色的分析（塔布，1999），也请参阅布朗克（2009）的文章。
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[31] 请参阅霍尔特等人（2010）和戴维斯（2007）的文章。
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第02章 “爱尔法鲁酒吧”问题
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[1] 关于这种解决问题的方法的心理学文献，请参阅R.尚克（Schank）和R. P.阿贝尔森（Abelson）（1977）、戴维·鲁梅尔哈特（David Rumelhart）（1980）、戈登·H.鲍尔（Gordon H. Bower）和欧内斯特·希尔加德（Ernest R.Hilgard）（1981），还有约翰·霍兰德等人（1986）的文章。当然，并不是所有决策问题都是以这种方式解决的。绝大多数日常动作，如步行或驾驶，都是在潜意识引导下完成的，即“模式-认知”直接映射为动作。对于这种情况，互联主义模型可以解释。
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[2] 类似的结论，也适用于进化博弈论中的各种策略，不过两者之间还是有所不同。在进化博弈论中，并不存在大量个人的主观预期模型，而只有少数策略在相互竞争。
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[3] 这让我们想起传奇棒球运动员约吉·贝拉（Yogi Berra）说过的很著名的一句话。当有人问他，为什么不再去圣路易斯著名的鲁杰里（Ruggeri）餐馆吃饭了？他的回答是：“不会再有人去那里了，那里实在太拥挤了。”
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第03章 圣塔菲人工股票市场
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[1] 这篇文章的一个早期版本，请参阅帕尔默等人（1994）的文章。
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