Ce cours explore les caractéristiques de la science de la complexité. Notre monde est relié par une abondance de systèmes complexes. À tous les niveaux d'organisation, du monde physique et biologique au monde social, nous pouvons penser à la connectivité entre les éléments individuels et à la manière dont ils interagissent et s'influencent mutuellement. Par exemple, comment les humains transmettent les pandémies au sein d'un groupe, comment les voitures interagissent dans le système de circulation et comment les réseaux se connectent dans les organisations gouvernementales. Bien que ces systèmes soient divers et différents, ils ont en commun des caractéristiques étonnamment importantes.
Introduction à la science de la complexité
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Science des réseaux
- Catégorie : Esprit Critique
- Catégorie : Modèle mathématique
- Catégorie : Modèle basé sur les agents
- Catégorie : La pensée complexe
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Une vue d'ensemble de ce qui est couvert dans le premier sujet : une introduction aux systèmes complexes, expliquant comment la science de la complexité a évolué, comment elle a été appliquée dans la société, et pourquoi il est important d'acquérir une compréhension de base des systèmes complexes. Comme toutes les sciences, la science de la complexité n'est pas un sport de spectateurs. Après avoir appris des modèles et des méthodes dans les cours magistraux, vous aurez besoin d'essayer certains d'entre eux pour développer une sensation pratique de ce qu'ils signifient et de ce qu'ils peuvent faire. C'est là qu'interviennent les exercices du carnet Jupyter. Dans cette semaine de cours, nous allons essayer deux exercices Jupyter Notebook, sur : (1) le modèle Nagel-Schreckenberg de la circulation automobile, et (2) le jeu de la vie.
Inclus
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Dans ce deuxième thème, nous examinons comment la robustesse, la résilience et la durabilité peuvent être définies pour les systèmes complexes, et quelques études de cas qui illustrent ces attributs.
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Dans ce troisième thème, nous examinerons les changements de régime et les points de basculement, ainsi que leurs applications dans le domaine des prévisions.
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Ensuite, nous nous penchons sur la modélisation basée sur les agents - ce qu'elle est, comment elle fonctionne, pourquoi elle est utilisée et comment l'utiliser. Nous essayons ensuite un exercice Jupyter Notebook sur le modèle de ségrégation de Schelling.
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Enfin, nous examinons les réseaux complexes et leurs attributs avant de nous pencher sur les différents modèles de réseaux. Nous terminons ce sujet par un exercice Jupyter Notebook sur les épidémies dans les réseaux complexes.
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Instructeur
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En plus de traiter des questions complexes dans les applications pratiques, ce cours vous aide à acquérir de solides compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes et à développer un mode de pensée axé sur les systèmes complexes.
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