※ 引述《reader (读者)》之铭言： : 推 efjkw:cause decouling 可提供参考资料或出处吗? 05/18 23:03 : → efjkw:cause decoupling 05/18 23:04 这只是一个不常用的系统科学名词，主要是来自於工程学，但基础理论 则是数学。有一本比较常见的专书： http://www.powells.com/biblio?isbn=0387986162 在八○年代，也就是二十几年前，系统科学是红极一时的理论，甚至有 公司把名字改成某某系统，股价就涨了三倍，而後衍生出在台湾比较有 知名度的混沌理论和复杂科学。 像资讯理论一般也是被视为系统科学的一部分，所谓战後新科学，主要 就是指以系统科学为基础的新科学理论的发展，至今仍方兴未艾，多数 都专注在传统科学的边界和连结之处，例如这边可能很多人都在参与的 生物资讯学和计算生物学，也是其中一环（生物科技应该算是现今复杂 科学的主流发展吧）。 就孔恩的着名论点，科学革命就是世界观的转换，系统科学及其相应的 哲学及科学史研究，也对许多的事物做了新的诠释，整个讨论串下来， 在知识系谱的讨论比较上，我主要采用的就是系统观点的诠释。 但由於这样的新科学典范颇有後现代的特性，并不存有权威性的诠释， 很少有较完整的论述，需要多方涉猎才比较能有清晰的知识图像，而且 可能要相当借重一些哲学论述，否则单是相关理论的数学，大概所有人 都要爆掉，一个比一个难，根本不是正常人能全面理解的。 只能建议说，多关注这方面的资讯，多理解一个概念是一个。即使平时 不会很直接用到这些东西，但对於科技发展的了解上，应该有些帮助。 在资讯界也曾有系统工程风潮，不过除了 RAM 的发明算是成就之外， 失败的状况倒是比较多，只留下「系统」这个名词到处滥用，所以我们 平常不太会学到，主要就是它不是一个简单的、固定的框架可以轻易地 运用，跟传统的工程思维格格不入。 然而，系统观念仍促成了物件导向的兴起，早期的物件导向观点，即是 要跳出微观的计算细节，建立起和真实世界相对应的巨观体系。这也是 我们会在讨论物件导向的封装特性时，看到 decoupling 字眼的原因， 那就是从系统科学传来的观念，於是计算的细节和系统的结构脱勾了， 你不能拿 λ-calculus 来解释物件导向，在理想的情况下，电脑底层 运算结构也不会影响物件的运作。 至此电脑科学不跟数学分家也不可能了，大家都在兴奋地讨论物件相关 哲学理论，没什麽人在提数学基础 ─ 直到 1996 年的《 A Theory of Objects 》出版，大概才算是重新整合了。 若是在十几年前，我还会做资料整理工作，随手能有一堆 reference, 现在顶多讲点概念，正如同所有的免费软体一样，不保证任何正确性与 实用性，又没人付我钱，我读书是自己读着高兴的。只希望能够对某些 愿意学习的人有一些帮助。 ps1. 系统科学的几个主要分支为：控制论、信息论、系统论、突变论、 协同学、耗散结构论、相变论、混沌学、超循环论。没有一个简单的， 有许多不容易理解的概念和数学，现在更整合成复杂科学，另外有一堆 更为新颖的概念。但相关的思想非常精采。 ps2. 知识之间的关联影响是相当复杂的事情，怎麽细说都会有问题， 不要把因果关系想得太死，这里只是提供一个粗糙的图像。 --

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