一般科学：复杂系统之强健性与幂次定律
编辑 rogers 报导
许多自然界或人为的系统都能遵守统计上的幂次定律(power law),比如说当事件和事件规模具有函数关系时, 事件将随着事件规模的增加而呈指数式的递减. 这些事件包含森林大火之范围大小, 停电时间, 飓风所造成的损失, 透过网路传送的档案, 地震等等. 而指数律正是 Self organized criticality 及edge of chaos 状态的明显特征之一.
加州大学 Jean Carlson 以及加州理工 John Doyle 提出 highly optimized tolerance 理论, 他们宣称, 对于由许多子系统所连结成的复杂系统, 不管是自然演进还是人为设计, 当该系统可以有效的容忍某些不确定因素时 (具强健性), 那么这系统对于其它未被考虑到的不确定因素将变得更敏感, 也就是说, 强健性和敏感度具有相互递换的效果, 其中, 这不确定因素包含系统内部的不确定因素以及外在环境的干扰. 就如同能量守恒与熵, 如果试图去打破这强健性原则, 都会面临失败.
以生态系统为例, 如果生态可以容忍气温变化, 湿度, 养分等巨幅变化, 那么这生态却可能无法容忍一些意料之外的小干扰, 如基因突变 , 外来族群迁入, 或新的病毒. 这些干扰可能会造成生态巨大的改变.
文献中指出当一复杂系统处于 highly optimized tolerance 状态, 该系统将满足幂次律, 且强健性原则导致该系统具有 "强健, 但易被破坏" 之特性. 研究者在文献中提出几个生物学及工程例子来支持他们的论点, 并提供相关领域参考.
--论文出处:
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
参考来源：
AIP Physics News Update No. 474, May 10, 2000, by Phillip F. Schewe and Ben Stein
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