In dieser Woche erhalten Sie ein umfassendes Verständnis von Robustheit, Resilienz und Nachhaltigkeit. Sie lernen die selbstorganisierte Kritikalität im Komplexitätssystem und die Selbstähnlichkeit einschließlich der Fraktale, des Potenzgesetzes, der Universalität und des Phasenübergangsdiagramms kennen. Diese Woche beinhaltet eine Fallstudie über das Subak-System in Bali, die Ihnen helfen wird, die Tragödie der Allmende besser zu verstehen. Schließlich werden Sie mit der Widerstandsfähigkeit eines Schwarms vertraut gemacht.

In dieser Woche erhalten Sie ein grundlegendes Verständnis von Kipppunkten und Regimewechseln sowie deren Anwendung bei der Vorhersage. Sie werden das Phasenübergangsdiagramm, die Kritikalität und die Landau-Theorie verstehen. Außerdem werden Sie Beispiele für Frühwarnungen und Vorhersagen bei Erdbeben und an der Börse kennenlernen.

In dieser Woche werden Sie etwas über agentenbasierte Modellierung lernen: was es ist, wie es funktioniert, warum es verwendet wird und wie man es verwendet. Anschließend werden Sie eine Jupyter Notebook-Übung zu Schellings Segregationsmodell durchführen. Sie werden auch lernen, wie man ein ABM mit qualitativen Daten aus Beobachtungen und Interviews aufbaut und dann ein ABM anhand von Beispielen validiert und kalibriert. Zum Schluss werden Sie prüfen, wie ABM für die Bewertung von Maßnahmen eingesetzt werden kann.

In dieser Woche erfahren Sie, was ein komplexes Netzwerk ist und wie man Netzwerke anhand von Knoten und Pfaden messen kann. Sie erhalten eine Einführung in verschiedene Arten von Zufallsnetzwerken und Small-World-Netzwerken, die Ihnen helfen werden, ein besseres Verständnis zu entwickeln. Sie werden auch die Robustheit eines Netzwerks, Perkolationsübergänge und Beispiele aus der Praxis besprechen und schließlich komplexe Netzwerke und ihre Eigenschaften besprechen, bevor Sie sich verschiedene Netzwerkmodelle ansehen.