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Embracing the unknown in post-Bertalanffy systemics complexity modeling

机译：在后贝塔朗菲系统复杂性建模中拥抱未知

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摘要

Human beings' approach to the real world is about incompleteness: incompleteness of understanding, representation, information, etc. It focuses on the unknown, rather than on the production of mathematical certainties based on weak assumptions. The human brain is at least a factor of 1 billion more efficient than our present digital technology, and a factor of 10 million more efficient than the best digital technology that we can imagine. The unavoidable conclusion is that we have something fundamental to learn from the brain and biology about new ways and much more effective forms of computation and information managing. The presented approach, based on CICT, has shown to be quite helpful with high application flexibility. It can be applied at any system scale and open the door towards a more effective post-Bertalanffy Systemics Complexity modeling, taking into consideration system incompleteness, quasiness, and beyond.
机译：人类对现实世界的态度是不完整的：理解，表示，信息等的不完整。它关注的是未知性，而不是基于弱假设的数学确定性的产生。人脑的效率至少比我们现有的数字技术高出十亿倍，比我们可以想象的最佳数字技术高出一千万倍。不可避免的结论是，我们需要从大脑和生物学中学习一些新方法以及更有效的计算和信息管理形式的基础知识。所提出的基于CICT的方法在高度的应用程序灵活性方面显示出了很大的帮助。它可以在任何系统规模上应用，并为考虑到系统的不完整性，准性及其他因素，为更有效的后贝塔朗菲系统复杂性建模打开大门。

著录项

  • 作者

    Fiorini Rodolfo;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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