Gleichzeitige Ungleichzeitigkeiten

Eine Einführung in die Komplexitätsforschung

Autor	Manfred Füllsack
Verlag	VS Verlag für Sozialwissenschaften (GWV)
Erscheinungsjahr	2011
Seitenanzahl	335 Seiten
ISBN	9783531927657
Format	PDF
Kopierschutz	Wasserzeichen/DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	54,99 EUR

Das Buch vermittelt Einsichten, die in den letzten Jahren in Disziplinen wie der Kybernetik, der System-, Spiel- und Netzwerktheorie sowie im schnell wachsenden Forschungsbereich der Simulation komplexer Systeme gewonnen wurden und unter Titeln wie Komplexitätsforschung oder Theorie komplexer Systeme diskutiert werden. Die Themenpalette reicht von einfacheren Entwicklungen, wie sie Räuber-Beute-Systemen zugrunde liegen, über Grundlagen der Chaos-Theorie, der Theorie Zellularer Automaten, der Spiel- und Netzwerktheorie bis hin zu Methoden artifiziellen Lernens, der Theorie künstlicher neuronaler Netze und der Konzeption von Selbstreferentialität und Autopoiesis komplexer Systeme.

Manfred Füllsack ist Sozialwissenschaftler und lehrt an der Universität Wien mit den Schwerpunkten Arbeit, Wissen, komplexe Systeme und Netzwerke.

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Inhaltsverzeichnis

Inhalt	4
Vorwort	11
Kapitel l - Entwicklungen	18
1.1 Rekursionen	19
1.1.1 Iterationen	20
1.1.2 Selbstähnlichkeit undFraktale	22
1.1.3 Wachstum	23
1.2 Feedbacks	27
1.2.1 Die P6lya-Ume	27
1.2.2 Ungleichgewichtsordnungen	28
1.2.3 Positive Feedbacks	29
1.2.4 Negative Feedbacks	34
1.3 (ln-)Stabilitäten	39
1.3.1 Gleichgewichtspunkte	39
1.3.2 Die Umweltkapazität	40
1.3.3 Räuber-Beute-Populationen	45
1.3.4 Artenvielfalt	48
1.4 Chaos und Katastrophen	52
1.4.1 Der Schmetterlingseffekt	52
1.4.2 Katastrophen	55
1.5 Disseminationen	60
1.5.1 Zur Vzsualisierungvon Zusammenwirkungen	60
1.5.2 Das SIS-Modell	61
1.5.3 Das SIR-Modell	64
Zwischenbetrachtung I - Komplexität	68
I-I Modelle und Systeme	69
I-ll Möglichkeitsräume und ihre Einschränkung	71
I-rn Ordnung und algorithmische Komplexität	73
I-IV Zeitliche Machbarkeit	75
I-V Komplexitätsklassen	76
Kapitel 2 - Automaten	79
2.1 Evolution mit offenem Ausgang?	80
2.1.1 Selbstreproduktive Maschinen?	80
2.1.2 Game o/Life	81
2.2 Eindimensionale Komplexität	84
2.2.1 Rufe lIO	87
2.2.2 Die Mehrheitsregel	89
2.3 Am Rande des Chaos	92
2.3.1 Random Boolean Networks	95
2.3.2 Robustheit	98
2.4 Turing-Vollständigkeit und Turing-Maschinen	100
2.4.1 Die Universelle Turing Maschine	100
2.4.2 Die Langton sehe Ameise	102
2.4.3 Gliders. Eaters und logische Gatter	103
2.4.4 Das Halte- oder Entscheidbarkeitsproblem	104
Zwischenbetrachtung 11 - Ordnung	106
Kapitel 3 - Simulationen	119
3.1 Zur Geschichte der Simulation	121
3.1.1 Segregation	123
3.2 Ontogenese statt Ontologie	127
3.2.1 Der homo oeconomicus	128
3.3 From the bottom up	131
3.3.1 Sugarscape	132
3.3.2 Ein dritter Forsehungsweg	135
3.3.3 The Artificial Anasazi Project	136
3.3.4 Glühwürmchen und Herzzel/en	138
3.3.5 Boids	139
3.4 Ungleich-Verteilungen	143
3.4.1 Allokationsprobleme	144
3.4.2 Vorhersagbarkeit	147
3.4.3 Rebellion	148
3.4.4 Des Kaisers neue Kleider	151
3.4.5 Die Ausbreitung von Kultur	156
Zwischenbetrachtung III - Vorhersagbarkeit	159
Kapitel 4 - Spiele	168
4.1 Kooperation	169
4.1.1 Mutual Aid	170
4.1.2 Verwandtschaftsselektion	171
4.2 Spieltheorie	174
4.2.1 Pay-offs undStrategien	174
4.2.2 Spielziele	176
4.3 Soziale Dilemmata	178
4.3.1 Das Gemeinwohl-Spiel	179
4.3.2 Gemeingüter ...	180
4.3.3 ... unddie Problematik ihres Entstehens	181
4.3.4 Strafen	183
4.3.5 Altruistische Strafe	185
4.3.6 Irrationales Verhalten?	186
4.4 Spiellösungen	191
4.4.1 Das Pareto-Optimum	192
4.4.2 Das Nash-Gleichgewicht	193
4.4.3 Schwein undSchweinchen	195
4.4.4 Evolutionär stabile Strategien	196
4.4.5 Wiederholungen	200
4.5 Das Gefangenen-Dilemma	203
4.5.1 Der Schatten der Zukunft	205
4.5.2 Das Iterative Gefangenen-Dilemma	206
4.5.3 Indirekte Reziprozität	208
4.5.4 Kooperation durch (zufällige) Ähnlichkeit	210
4.6 Die Evolution der Kooperation	214
4.6.1 Das demografische Gefangenen Dilemma	216
4.6.2 Immanenz	218
Zwischenbetrachtung IV - Der Beobachter	222
Kapitel 5 - Lernen	232
5.1 Das Prinzip der Verschwendung	233
5.1.2 Ameisen-Straßen	235
5.2 Reinforcement-Learning	239
5.2.1 Lokale und Globale Minima	242
5.2.2 Simulated Annea/ing	244
5.3 Genetische Algorithmen	248
5.3.1 Lernen III	252
Zwischenbetrachtung V - Selbstreferenz	255
Kapitel 6 - Netzwerke	267
6.1 Verweisstrukturen	268
6.1.1 Soziometrie	269
6.2 Die verbotene Triade	271
6.2.1 Giant Component	272
6.2.2 Die Stärke schwacher Beziehungen	273
6.3 Small Worlds	275
6.3.1 Rewiring	277
6.4 Das Internet	280
6.4.1 Power-Law-Verteilungen	282
6.4.2 Long Tails	283
6.4.3 Page-Ranking	284
6.5 Neuronale Netze	288
6.5.i Die Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netze	289
6.5.2 Back-Propagation	292
6.5.3 Training	297
6.5.4 Graceful degradation	298
6.5.5 Se/j-organizing Maps	299
6.5.6 Die Singularität	302
Nachwort - Der Einschluss des Ausgeschlossenen	305
Zusammenfassende und weitenührende Literatur	308
Stichwort- und Personenregister	311