欧洲复杂性科学、网络科学研究机构推荐 | 美国之外的多种选择

导语对系统的严肃研究自20世纪50年代起，至今它的影响已经遍布世界各地。本文意在梳理欧洲大大小小从事系统科学研究的组织机构，这些机构主要，或者部分从事针对系统的研究。为方便复杂性科学的爱好与从业者提供参考与便利。

目录

01. 帝国理工学院复杂性科学研究中心02. 伦敦玛丽女王大学复杂系统与网络科学研究组03. 萨塞克斯复杂系统研究中心04. 布里斯托复杂性科学中心05. 巴斯大学网络和集群行为研究中心06. 约克大学跨学科系统分析中心07. 伦敦大学学院 CoMPLEX 中心08. 华威大学复杂性科学中心09. 牛津大学及其子机构
10. 马克思普朗克学会及其子机构11. 瑞士弗里堡大学物理学系 
12. 巴黎高等师范学院法国13. 巴黎复杂系统研究所14. 里昂高等师范学院复杂系统与认知过程研究中心15. 生物计算和物理复杂系统研究所16. 乌特勒支复杂系统研究中心17. 查尔姆斯理工大学资源物理理论复杂系统研究18. 都柏林科学计算与复杂系统建模研究中心19. 国际应用系统分析研究所20. 进化复杂性和认知研究组21. 中欧大学网络与数据科学系

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帝国理工学院复杂性科学研究中心 

Imperial College London-Centre for Complexity Science

简介：

该中心的研究重点在于那些超出了传统模型和经典实验能够覆盖的有趣现象的研究，注重理论与通用性。中心涉及不同的研究主题，包括金融，社会，经济，统计力学。使用广泛的数据集与理论工具对以上不同的研究主题进行理解与分析。

研究方向：

经济，金融，生物，自组织，统计力学

推荐学者：

Henrik Jeldtoft Jensen，Kim Christensen

官方链接：

https://www.imperial.ac.uk/complexity-science/

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伦敦玛丽女王大学复杂系统与网络科学研究组

Complex Systems and Networks Group, Queen Mary U of London

简介：

伦敦玛丽女王大学复杂系统与网络科学研究组位于英国伦敦，属于数学科学院。研究内容侧重数学手段，研究兴趣主要集中在动力系统与网络互作下的自组织等各种集体行为上。主要研究工具包括图论，统计力学，非线性动力学模型等数学工具。并用这些工具对生物学，社会系统和人工系统进行分析。机构注重工业合作与学术交流，定期举办复杂性科学相关讨论班。

研究方向：

网络科学（Network Theory），复杂系统，图论（Graph Theory）应用非线性动力学（Applied nonlinear dynamics）机器学习，生物、社会模型

推荐学者：

Vito Latora

项目推荐：

伦敦玛丽女王大学网络科学硕士项目与博士项目

官方链接：

https://www.qmul.ac.uk/maths/research/complex-systems-and-networks-group/

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萨塞克斯复杂系统研究中心

Evolutionary and Adaptive Systems (EASY), U. Sussex

简介

萨塞克斯大学演化与适应系统研究组在国际上享有盛誉，它成立于1990年，并由不同部门合作运行。这里的研究人员关注生物与计算之间的关系并专注于跨学科的研究。研究重点包括适应性和认知机器人，计算神经科学，认知科学，生物启发式算法，神经模型以及其临床应用，机器学习与人工智能，人工生命甚至是合成神经行为学。该研究所的研究范围从数学理论和哲学到计算中的高性能计算以及神经形态工程（Neuromorphic engineering）。

研究方向：

计算神经科学，认知科学，机器学习，算法

推荐学者：

Phil Husbands, Thomas Nowotny

官方链接：

https://www.sussex.ac.uk/easy/

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布里斯托复杂性科学中心

Bristol Centre for Complexity Sciences

简介：

布里斯托工程学院和理学院合作成立的复杂性科学中心致力于发展多样性、跨越传统合作的跨学科研究、促进公众参与的意识的工作。它同时也是一个博士培养中心。本研究中心的研究跨度从理论到模型与计算，研究对象包括社会，系统生物学，生态学，工程系统。

研究方向：

机器学习，生态学，非线性数学

推荐学者：

Sabine Hauert：

http://hauertlab.com/

Nikolai Bode：

https://seis.bristol.ac.uk/~nb14397/Research.html

官方链接：

https://www.bristol.ac.uk/bccs/outreach/tangible-networks/

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巴斯大学网络和集群行为研究中心

Centre for Networks and Collective Behaviour

简介：

巴斯大学网络与集群行为研究中心是一个跨学科研究中心，它的主要任务是进行对存在复杂相互作用的系统的解构，建模与分析。

研究方向：

生态与进化动力学，网络分析，环境科学，心理学，数学模型

推荐学者：

Dick James，Tim Rogers，Jon Dawes

官方链接：

https://www.bath.ac.uk/research-centres/centre-for-networks-and-collective-behaviour/

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约克大学跨学科系统分析中心

York Cross-disciplinary Centre for Systems Analysis

简介：

约克大学跨学科系统分析中心 （York Cross-disciplinary Centre for Systems Analysis）的成员来自约克大学不同部门，它们致力于开发新颖的数学，计算和分析手段用于复杂系统的分析与建模工作。除了跨学科的研究之外，本中心还对研究过程本身进行反思与探讨，举办讨论会议与交流活动。

研究方向：

金融与生态系统适应性与弹性，自然计算与工程，机器人，免疫学，管理科学，网络科学

推荐学者：

Stepney, Susan;  Martin Bees；Gustav Delius

官方链接：

https://www.york.ac.uk/yccsa/

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伦敦大学学院 CoMPLEX 中心

The UCL Centre for Computation, Mathematics and Physics in the Life Sciences and Experimental Biology

简介：

CoMPLEX全称伦敦大学学院计算，数学物理学与生命科学和实验生物科学交叉中心，汇集了生命科学和医学家以及数学家，物理学家，计算机科学家和工程师以应对生物和医学复杂性带来的挑战，怀着这个理念诞生了此研究中心。它致力于用定量手段研究生物学的问题，它与伦敦大学学院大比例的部门有合作关系。

研究方向：

癌症，计算生物学，生物医学，生物复杂性，计算神经科学，进化动力学

知名学者：

Giandomenico Iannetti, Alexander Kabala, Karen Page

官方链接：

https://www.ucl.ac.uk/complex/

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华威大学复杂性科学中心

Warwick Complexity Complex, University of Warwick, UK

简介：

华威复杂性科学研究中心坐落于英国华威，它成立于2005年，与华威数学与统计系有紧密的联系。6位意在促进复杂性科学研究的研究人员，分别来自数学，物理与计算机专业成立了华威复杂性科学中心。致力于培养复杂性科学的跨学科人才，并陆续设置了一系列硕士与博士项目。由此本研究中心的研究风格倾向于跨学科，教育贯穿了复杂系统理解，设计与控制。

研究方向：

复杂系统理论，大气系统，非平衡态物理，疾病模型，计算神经科学

推荐学者：

Robin Ball

项目推荐：

华威复杂性科学研究小组提供硕士与博士项目

官方链接：

https://warwick.ac.uk/fac/cross_fac/complexity/about/

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牛津大学

Oxford University

简介：

牛津大学有一些利用复杂系统手段研究经济、金融。比如系统的风险评估，与此同时，英国牛津大学针对复杂经济网络的研究分布在不同子机构之下，对于使用复杂系统的手法与思想研究经济金融有深厚的积淀。相关内容包括：系统的研究项目与研究机构，在此集中介绍：

1. 牛津复杂单体动力网络中心

The CABDyN（Complex Agent-Based Dynamic Networks）Complexity Centre

简介：

牛津CABDyN中心的研究兴趣集中于使用网络动力学与基于单体的模型在各种学科中的应用，研究小组包含来自牛津超过十个部门学科的研究成员，例如牛津马丁学院（Oxford Martin School）社会和进化神经科学研究组。共同解决从物理到生物，到计算科学与社会，经济与政治的跨学科问题。为了给年轻学者提供研究养分，还承办一系列复杂系统讨论班（Complex Systems Seminar）。

研究方向：

网络模型，基于单体模型，物理，生物，社会，经济，政治科学

推荐学者：

Samson Abramsky, Felix Reed-Tsochas

官方链接：

https://www.cabdyn.ox.ac.uk/complexity_home.asp

2. 牛津马丁复杂性，风险与适应性研究计划

The Oxford Martin Programme on COMPLEXITY, RISK AND RESILIENCE

简介：

我们对复杂性和风险的理解往往不足，我们用于衡量和管理风险的工具往往不足，例如2008年的金融危机，气候变化以及核灾难。复杂网络的研究提供了社会和技术改良等理解问题的新视角。为生物，金融，社会，工程系统的理解，改良和风险控制上提供了崭新的观点。牛津Martin复杂性风险和适应性项目的研究重点在于研究不同系统背后是否符合共同的规律，它们的模型是否具备可迁移性以及相互解释的能力。本研究所是牛津跨学科研究中心（The CABDyN Complexity Centre ）的一部分。

研究方向：

复杂性经济学，金融危机预测，社会行为学，自组织等

推荐学者：

Felix Reed-Tsochas, Peter G. Bruce

官方链接：

https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/complexity/

3. 牛津新经济思想研究院

Institute for New Economic Thinking(INET)

简介：

INET意在解决传统经济学无法理解和解决的盲点，机构于2009年金融危机后成立，是一个无党派非盈利机构。它希望通过理解和传播复杂革新的经济学理念来使得传统经济学思想的惯性以及它潜在的问题能够得到理解和解决，从而使得社会更加和谐平等。

研究方向：

经济复杂性，涌现

推荐学者：

Perry G. Mehrling

Markus K. Brunnermeier

Anwar Shaikh

官方链接：

https://www.ineteconomics.org/

4. 牛津经济网络暑期学校

The Oxford Summer School in Economic Networks

简介：

牛津经济网络暑期学校是面向学生的暑期短期体验项目，它由牛津大学数学系和INET合作承办。在这里，学生们能够学习网络科学（network theory）在经济，社会，游戏，学习，金融经济上的应用与发展潜力。来自世界各地，本项目每年招待大量关于复杂系统的研究人员和学着客座，实力雄厚。

官方链接：

https://www.maths.ox.ac.uk/events/summer-schools/economic-networks

5. 牛津复杂经济学研究计划

INET OXFORD'S PROGRAMMES Complexity Economics

简介：

越来越多的经济学家和社会科学家将经济视为"复杂自适应系统"，即动态相互作用的异构单体分分布网络。它的行为会随着社会行为和政策和关系的变化而变化，在这种观点下，经济更类似于生态系统，互联网或者大脑，而不是传统的机械模型。“牛津复杂经济学研究计划”正在运用复杂系统科学中的前沿工具来产生对广泛经济问题的新见解。该小组利用网络分析和基于现代计算机模拟等方法，将真实的人类行为纳入模拟范围，并因此更好地将其应用于金融系统稳定性，创新和增长在内的问题上。小组成员来自经济学，数学，计算机与物理等多个学科，并与其他复杂性科学机构与项目建立了稳定的合作关系。

研究方向：

经济复杂性，风险，适应性（Resilience），自适应

官方链接：

https://www.maths.ox.ac.uk/events/summer-schools/economic-networks

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马克思普朗克学会

Max Planck Institute

简介：

The Max Society for the Advancement of Science 中译作马克思普朗克学会，全名为马克思普朗克科学促进协会。是德国顶尖的一流科学研究机构。旗下有八十余个分支研究机构，其中的一些研究机构就致力于研究各种形式的复杂系统。在此进行集中整理介绍。

1.马克思普朗克信息论与认知系统研究所

Information Theory of Cognitive Systems Research Group at Max Planck

简介：

信息论与认知系统研究组属于马克思普朗克数学科学研究院，研究小组成立的初衷意在使用信息论理解认知系统的学习过程。研究小组认为认知过程与信息理论上的优化过程有异曲同工之处，即理论神经科学中的infomax原则。本小组希望通过研究复杂网络来揭示大脑区域之间的相互作用，例如丘脑到皮质的相互作用。此外，小组也专注于感知-运动（sensory-motor）的集成，包括反馈过程，信息处理与控制，来研究如何集成人工智能系统。

研究方向：

信息论，生物，网络科学，认知科学，人工智能，人工生命，神经科学

推荐学者：

Nihat Ay

官方链接：

https://www.mis.mpg.de/ay/index.html

2.马克思普朗克动力系统与自组织研究所

Max Planck Institute for Dynamics and Self-organization

简介：

马克思普朗克动力系统与自组织研究所位于德国哥廷根，成立于1925年，是马克思普朗克学会中最古老且强势的研究机构之一。它旗下拥有三个部门和六个研究小组，希望探索各种复杂系统，包括有生命的与无生命系统中无法用传统方式解释的自组织现象。并由此实现对于复杂系统的深入理解。

研究方向：

自组织，计算神经科学，大气科学

推荐学者：

Jaime Agudo-Canalejo

Karen Alim

Christian Bahr

官方链接：

https://www.ds.mpg.de/en

3.马克思普朗克复杂系统物理研究所

Max Plank Institute for the Physics of Complex Systems

简介：

马克思普朗克物理复杂系统研究中心位于德国德累斯顿。它致力于用整体的视角研究复杂系统的行为，并将这些研究结果，复杂系统的研究理念和革新传递给年轻的科学家。基于这样的理念，它每年举办超过20场学术活动，包括workshops与seminars开放接待来自世界各地的学生与学者。马克思普朗克物理复杂系统研究所还招收博士和博士后研究员。

研究方向：

生物系统，涌现，动力系统，物理学，统计物理，合作过程，自组织，复杂系统等

推荐学者：

Roderich Moessner

Jan-Michael Rost

FrankJülicher

官方链接：

https://www.pks.mpg.de/

4.马克思普朗克德累斯顿系统生物学研究中心

Center for Systems Biology Dresden of Max-Planck

简介：

马克思普朗克系统生物学中心位于德累斯顿，它于2010年在马克思普朗克细胞与分子生物学研究所，马克思普朗克复杂系统物理研究所与德累斯顿工业大学的合作之下成立。它作为一家跨学科的研究机构，致力于用多尺度模型理解复杂生物系统在时空维度上的发展过程。它集成了物理，计算机，生物信息学方向的研究人员，在显微技术和自动图像分析，识别与生物物理上都有所创新。

研究方向：

系统生物学，计算生物学，生物信息学，系统与发育生物学等

推荐学者：

Ivo Sbalzarini

Frank Jülicher

官方链接：

https://www.mpi-cbg.de/research/systems-biology/

5.马克思普朗克智能系统研究所

Max Planck Institute for Intelligent Systems

简介：

马克思普朗克智能系统研究所意在理解自治系统与它所在的环境的互动过程。包括这些复杂系统的感知，行为，互动和学习过程。利用这种理解，研究人员们就可以跨越宏观与微观，系统物理组成等因素来设计智能系统。并使用跨学科的手段将数学计算与材料等学科的知识集成在一起，使得这种设计成为可能。

研究方向：

数学，自动化，计算机硬件与软件，机器学习，机器人，人机交互，生物医疗等

推荐学者：

Andreas Geiger

Bernhard Schölkopf

Michael Black

官方链接：

https://www.is.mpg.de/

6.马克思普朗克苏黎世联邦理工学习系统研究中心

Max Plank ETH for Learning Systems

简介：

Max Plank ETH Institute for Learning Systems 是德国马克思普朗克学会与苏黎世联邦理工（ETHZ）联合运行的研究中心。是两所机构之间成立的第一所联合研究中心。它的研究重点放在理解自治系统与环境的有效互动背后的原则，范围包括感知，行为和学习过程等。以期通过理解来设计未来的人工智能系统。本所的研究对象不限形式，生物、计算、混合、或者材料、宏观到微观系统都可作为研究对象。因此，本研究所的研究手段也有极强的跨学科性。

研究方向：

人工智能，生物，医学，工程，经济学，学习理论（Learning Theory）

推荐学者：

Thomas Hofmann

Bernhard Schölkopf

官方链接：

https://learning-systems.org/

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瑞士弗里堡大学物理学系
University of Fribourg Department of Physics

简介：

弗里堡大学物理学系有一定比例的研究专注于理解复杂的物理过程，这里使用跨学科的思考方式与现代计算手段进行研究工作。弗里堡大学物理学系与经济学系有着合作关系，并因此催生出一系列经济复杂性的跨学科研究。

研究方向：

非平衡态物理，复杂网络，电磁学，soft matter，光子纳米技术

推荐学者：

张翼成

官方链接：

https://www3.unifr.ch/phys/en/

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巴黎高等师范学院
École Normale Supérieure Paries Department of Physics

简介：

巴黎高等师范学校物理系下拥有的许多专注于研究复杂物理系统的行为的研究组与研究人员，例如“Modèles et Sciences des Données” Chair 模型与数据科学系是由来自各个学科的科学家，包括生物，经济，计算机，地球物理与数学认知科学等部门联合成立的跨学科部门。意在定量的方法理解，解决与控制各个领域中的问题。

研究方向：

数据科学，系统生物学，生物物理，大气科学，高性能计算

推荐学者：

Laurent Bopp; Le Doussal Pierre

官方链接：

http://www.phys.ens.fr/spip.php?rubrique257

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法国巴黎复杂系统研究所

Institut des Systèmes Complexes, Paris Ile-de-France

简介：

法国巴黎复杂系统研究所（CNRS-ISC-PIF）是法国国家科学院旗下的研究机构，致力于发展复杂系统跨机构，跨学科的研究。它定义自己的任务为开发复杂系统研究的新方法，新工具，并协助研究人员进行各种大型物理，生物，社会，环境和技术系统上共同特性的研究。并提供复杂系统研究的技能训练与研究资源。

研究方向：

高性能计算，规模理论，复杂系统

推荐学者：

David Chavalarias

Alexandre Delanoë

官方链接：

https://iscpif.fr/?lang=en

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里昂高等师范学院复杂系统与认知过程研究中心
Center for the Study of Complex Systems and Cognition, Ecole Normale Superieure, Lyon

简介：

CENECC成立于2000年，它的前身是法国里昂高等师范学院关于认知科学的非官方讨论组，集成了超过十年的讲座，研讨会与workshops后，由此成立了CENECC。CENECC目前隶属于Working Groups for the theoretical studies of complex systems, ENS Lyon。作为一个专注于交叉学科的研究所，它侧重于理解认知过程，但与ENS Lyon其他部门有着频繁的人员交流与合作。

研究方向：

数学，认知科学等

推荐学者：

Abry Patrice

Anthony Busson

官方链接：

http://www.ixxi.fr/

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萨拉戈萨大学生物计算和物理复杂系统研究所
Institute for Biocomputation and Physics of Complex Systems, Spain

简介：

研究所位于西班牙萨拉戈萨市，是萨拉戈萨大学旗下的研究中心。它于2002年由来自生物化学，物理，数学与计算机科学的多维专家共同成立。研究所创立的初衷为理解复杂现象的不同侧面，并为受到复杂性科学影响的理论，工业，社会问题提供理论与应用工具。

研究方向：

计算生物学，计算流行病学，网络科学，计算社会学

推荐学者：

Fernando Falo

Yamir Moreno Vega

官方链接：

https://www.bifi.es/

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乌特勒支复杂系统研究中心
Centre for Complex Systems Studies (CCSS), Utrecht

简介：

位于荷兰乌特勒支市的复杂系统研究中心是乌特勒支大学的一个从属机构，该中心通过从复杂系统科学的角度解决现有问题，致力研究突破社会问题的科学解决方案。除了研究之外，它还提供学士，硕士和暑期学校课程，博士项目与交流访学。本研究中心具有高程度的跨学科合作。

研究方向：

涌现，交通网络，大气科学，复杂经济学，计算社会学等

推荐学者：

Henk Dijkstra

Deb Panja

Gerard Barkema

官方链接：

https://www.uu.nl/en/research/centre-for-complex-systems-studies-ccss

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查尔姆斯理工大学资源物理理论复杂系统研究组
Chalmers University of Technology Complex Systems on Physical Resource Theory

简介：

查尔姆斯理工大学复杂系统研究组由最初三位于圣塔菲研究所访学的学者合作成立。它设置在查尔姆斯理工自然资源理论系下，总目标是加深我们对复杂性行为如何在自然和人工系统中出现，与如何解决他们。本研究所主要成员来自查尔姆斯理工与哥德堡大学的物理系，与计算机，生物，自然资源等部门有着研究合作，并由此在包括复杂经济学，复杂系统物理与生态可持续上有研究贡献。

研究方向：

可持续，能源系统分析，信息论，社会复杂系统，大型复杂生态系统的稳定性。

推荐学者：

Martin Nilsson Jacobi

Kristian Lindgren

Claes Andersson

Karl-Erik Eriksson

官方链接：

https://www.chalmers.se/en/departments/see/research/prt/Pages/Complex-systems.aspx

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都柏林科学计算与复杂系统建模研究中心
Ctr for Sci Computing & Complex Systems Modelling, Dublin City U

简介：

都柏林科学计算与复杂系统建模研究中心成立于2007年，位于爱尔兰都柏林市。此研究所致力于研究高性能计算与数学模型在不同形式，比如工程，自然或其他科学中的复杂系统中的应用。高性能计算有运行大规模计算的承载力，因此能够用于分析极其复杂的人造或非人造系统，对比传统方法，比如实验分析，数学分析，半定量分析方法（semi-analytical methods）.因复杂系统研究有着跨学科的特质。

研究方向：

高性能计算（HPC），数值方法，计算生物学，复杂性科学理论，因果分析

推荐学者：

Heather J. Ruskin

官方链接：

http://sci-sym.computing.dcu.ie/

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国际应用系统分析研究所
The International Institute for Applied Systems Analysis

简介：

位于奥地利的国际应用系统分析研究所（IIASA）是欧洲久负盛名的研究所之一，它成立于1972年，主要针对全球性过于庞大或者复杂的问题的理解与分析，并且为政策的制定提供坚固的理论基石。作为一个致力于研究全球问题的研究机构，这里同时提供成熟的学者训练，人脉网络，交流与合作项目。

研究方向：

食物问题，气候变化，生态系统稳定性，贫困问题等。

官方链接：

https://iiasa.ac.at/

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布鲁塞尔自由大学进化复杂性和认知研究组
Evolution, Complexity, and Cognition Group

简介：

进化复杂性和认知研究组（ECCO）属于布鲁塞尔自由大学，位于比利时。它是一个多学科的研究小组，研究人员来自自然科学，社会科学到人文科学等各种各样的背景。作为一个跨学科的研究小组，研究成员来自不同的学科背景，并将研究重点集中于组织的涌现与演化。

研究方向：

涌现，复杂系统，认知科学，自组织

推荐学者：

Jon Echanove

Evo Busseniers

Mixel Kiemen

官方链接：

http://ecco.vub.ac.be/

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中欧大学网络与数据科学系
Department of Network and Data Science at the Central European University

简介：

中欧大学网络与数据科学系进行网络科学研究，特别关注网络科学在实际数据驱动问题上的基础和应用。数据科学工具和网络科学方法提供了解决线性比例思维无法理解的复杂问题的独特视角。在数十年来对网络的基本理解的发展基础上，现代数据浪潮为研究和理解社会，经济，政治和信息系统的结构和功能提供了前所未有的机会。网络的概念在社会，信息，生物和物理科学中已变得不可缺少。数据驱动的网络科学旨在大规模地解释由网络链接形成的简单原理引起的复杂现象。该系使命的关键要素是跨学科开展工作，以将网络和数据科学工具带入社会科学及相关领域的许多领域。大多导师获欧盟和美国资助机构的多项重大资助。

研究方向：

网络科学、数据科学

推荐学者：

János Kertész

项目推荐：

网络科学博士项目和高级证书项目

官方链接：

https://networkdatascience.ceu.edu/

参考资料：

圣塔菲_complex explorer

https://www.complexityexplorer.org/explore/resources

维基百科_ListOfSystemsScienceOrganization

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_systems_sciences_organizations

演化进化学院_EvoDevUniversity

http://evodevouniverse.com/wiki/Top_complexity_organizations

整理：陈曦、曾凡齐、吴雨桐

编辑：张希妍

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