前面講完了network science的東西，現在下這個標題大概也是跟Data science八干子打不著的題目XD

精準世界

我們用微積分跟微分方程來描述我們理想中的世界，在這個世界當中是非常精準的，他需要被各種變數跟函數關係描述。

我們可以用方程式描述流體、描述飛機、描述經濟的進出口，我們依照我們的認知將我們看到的變項加到方程式當中，如此一來我們就可以精準描述整個系統，甚至整個宇宙！

相關領域：微積分、微分方程、動態系統

當人們可以用方程式描述系統的時候，人們就會找出可以控制的變因，並加以控制他，這就是控制理論的基礎，但是系統變化可能很大或是很小，人們試圖去找到一個穩定的區域，這相當於數學上函數的最低點，像鞍點就相當不穩定，一旦受到干擾系統就會發生巨大的變化。

相關領域：模控學、控制理論、穩定性分析

不確定性

但是人們發現我們無法單純用這樣直觀而精準的方式來描述世界，因為這個世界有非常多的不確定性，所以人們又用機率與統計來控制不確定性，試圖從中找到一些真理......

人們利用機率分佈的各種模型來描述各種現象，最常見的就是常態分佈了。
人們不甘於知道機率的分佈，更希望可以用來做決策，這時候就催生了推論統計，可以用假設檢定來測驗假說的真偽。
但是人們在意的始終不是那些誤差，而是當中的現象或是模式。

相關領域：機率論、統計、隨機過程、計量經濟學

渾沌

在我們理想中的世界，參雜著線性跟非線性，線性的世界有很好的數學性質，讓我們可以直接掌握他的動態，他也非常符合我們的直覺。
相對非線性的世界常常讓我們詫異，微小的變動帶動巨大的影響，power law就是經典的非線性例子，而他卻無所不在，我們對於這樣的事情常常捉摸不定。

在非線性的方程式當中，我們常常因為輸入有微小的變化，導致輸出有巨大的改變，像f(x) = x^5就是，f(100)跟f(100.1)的差異就達到50100100.05001，這樣的差異若是套用到自然界會是多可怕的災難。

在上海的上空中的有一隻小蝴蝶，扇動了它的翅膀，而擾動了空氣。經過很長時間後，可能在美國德州導致一場龍捲風。

我們是知道的，這是我們自己定義出來*確定性 （deterministic）*的世界，我們卻無法掌握任何細節。

相關領域：非線性動態系統、渾沌理論、劇變理論、數值分析

資料

人們試圖在現實跟理想中達成一種平衡。

現實，指的是我們手上的資料，理想，是我們建造的模型。
人類從牛頓的時代發現數學是個很好用來描述自然科學的語言，到現在人類都無法脫離數學模型。
邏輯，也是一種數學模型，我們用的語言當然也是。
我們用變數來思考，用來應付生活中大大小小的計算；我們用函數關係來描述，用來處理兩者之間的關係，意義油然而生。
我們從資料學習，發現資料中潛藏的模式，我們將模式萃取出來成為我們的模型，但是別忘了資料跟模型仍是有差距的，模型也不是隨隨便便的模型，他必須俱備可解釋性，那這樣才有意義。

相關領域：資料科學、機器學習、人工智慧、資料探勘

人類是一種活在意義的網子上的動物

這是一個哲學家講過的話，不過我忘了是誰了。
意義，這對人類無比重要的事物。

複雜

面對這複雜的世界，人類能用的工具都用上了！
確定性的微分方程、不確定性的機率論，我們仍然無法完善這個世界，我們能做的就是盡力的蒐集資料，從資料中找出更多的東西。

在如此複雜的世界中或許還有祕密存在，network science是個解開複雜世界的其中一把鑰匙。
有一門獨立的學問是complex science，他談論著目前人類未解的複雜系統，像是大氣系統、人體跟基因、社會經濟、自我組織、渾沌理論、非線性動態系統等等。

我們都在這複雜的世界中掙扎著。

最後附上complex science的發展地圖

相關領域：碎形、自我組織、網路科學、系統科學、賽局理論、演化及適應