系统化思维导论

出版日期:2015-1
ISBN:9787115378045
作者:[美] Gerald M. Weinberg
页数:260页

作者简介

本书是软件思想家温伯格 的非凡之作。温伯格作为美国计算机名人堂代表人物,先后著有30多部图书,内容涵盖整个软件开发周期。他的拥趸遍天下,他的书也被奉为必读经典。
这是一本带你读懂思维 的旷世经典,简明的语言,简单的代数,清晰阐明了认识各种项目、产品和组织等系统的新方法。
这是一本极易上手 的思维指南,富有启发性的举例说明、贴切的章后问答与练习,为你提供了面对问题、系统和解决方案时最强大的分析工具。
这是一本适合极广泛人群 阅读的书。无论是科学家、工程师、医生、学生,还是各类组织的领导者、管理者,抑或基层员工,都可以通过本书驱散思考的层层迷雾。

书籍目录

第1章 问题  1
1.1 世界的复杂性  1
1.2 机械论与机械力学  3
1.3 计算的平方律  5
1.4 科学的简化和简化的科学  7
1.5 统计力学与大数定律  10
1.6 中数定律  15
1.7 思考题  18
1.8 参考读物  21
第2章 方法  22
2.1 有机体、类比与活力论  23
2.2 科学家及其分类  25
2.3 一般系统信念的主旨  29
2.4 一般系统规律的本质  32
2.5 系统思维的类型  36
2.6 思考题  39
2.7 参考读物  41
第3章 系统与幻相    42
3.1 一个系统就是对世界的一种看法  43
3.2 绝对思维与相对思维  47
3.3 系统是一个集合  53
3.4 观察者与观察结果  58
3.5 无关法则  62
3.6 思考题  69
3.7 参考读物  73
3.8 符号练习  74
3.9 符号练习答案  74
第4章 观察的解释    77
4.1 状态  77
4.2 眼-脑定律  84
4.3 广义热力学定律  88
4.4 函数符号与简化思想  93
4.5 不完全与过于完全  98
4.6 广义互补性原理  104
4.7 思考题  109
4.8 参考读物  112
4.9 符号练习  113
4.10 符号练习答案  114
第5章 观察结果的分解  117
5.1 科学的隐喻  125
5.2 事物与边界  128
5.3 性质与不变法则  133
5.4 分割  137
5.5 强连接定律  140
5.6 思考题  144
5.7 参考读物  149
5.8 符号练习  149
5.9 符号练习答案  150
第6章 行为的描述  151
6.1 仿真:白盒  151
6.2 状态空间  160
6.3 时间作为行为的基准  170
6.4 开放系统中的行为  178
6.5 不确定性法则  184
6.6 思考题  190
6.7 参考读物  197
6.8 符号练习  198
6.9 符号练习答案  198
第7章 一些系统问题  200
7.1 系统的三元论  200
7.2 稳定性  202
7.3 存续性  208
7.4 标识  210
7.5 调节与适应  216
7.6 旧车定律  222
7.7 思考题  225
7.8 参考读物  228
附录A  30
参考文献  232

内容概要

作者简介:
杰拉尔德•温伯格
软件领域最著名的专家之一,美国计算机名人堂代表人物,国际知名的演讲家、作家、顾问。温伯格精力旺盛、思想活跃,从20世纪70年代开始总共撰写了30多本专著和上百篇论文。温伯格在世界各国拥有大量忠实的读者,这些“追星族”阅读了温伯格的每本重要著作,甚至建有专门的组织和网站,讨论和交流大师的重要思想。可以说,温伯格近年来的每本新书都是在万众瞩目中推出的,本书以及《程序开发心理学》《成为技术领导者》《你的灯亮着吗》等多本著作几乎影响了整整一代人。
译者简介:
王海鹏
独立的咨询顾问、培训讲师、译者和软件开发者,1994年毕业于华东师范大学。他拥有20余年编程经验,目前主要的研究领域是算法交易,对各种新技术都有兴趣,已翻译20余本软件开发类图书。


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发布书评

 
 


精彩书评 (总计3条)

  •     之所以买这本书,是因为看过那本银年纪念版,印象深刻,而那本书市场上已经没有了!所以就买了这本,结果大跌眼镜!翻译水平也就是初中英文水平吧!估计是不是用翻译软件地呢?非是经典过时或者内容差劲,确实是翻译破坏经典了!
  •     这次阅读《系统化思维导论》是在图书馆借着看的,遗憾的是中间一直拖着没有读完。但在借书期间,详细阅读了另一本书《查理·芒格的智慧:投资的格栅理论(原书第2版)》。我发现两者存在一定的联系。概念与模型芒格的“格栅模型”及“普世智慧”是在物理学、生物学、社会学、哲学、文学等学科上通过有价值的“概念”或者说模型,相互“联结”建构的。恰如在《系统化思维导论》P25和P26中提到:“科学史上每一位重要的思想家,都曾依靠有用的类比,简化了思考步骤。重要的是,如果实际情况需要我们继续前进,我们就不能止步于简单粗糙的类比,而应将它打磨成精确、清楚且具有预测能力的模型。。。。。一般系统方法不必局限于有机类比。只要我们能把科学模型简化为明确的形式,就可以通过与科学类比,在所有其他领域中建立模型(但这种类比应具备已知的数学特点)。因此我们希望理解和探讨各个领域的思想家应用类比的方法,并且他们会在需要的时候将类比转化成模型。”联结、强化与二阶序正如芒格的第一章“思维格栅模型”所讲的“当你让自己跨越了眼前的藩篱,你就能够观察到其他领域发生相近的事情,辨别不同的思考模式。然后,一个概念会被另一个概念强化,这个概念又被第三个概念强化,如此不断发展,你就会发现自己走在正确的道路上。关键是找寻不同思路之间的联系”类似地,一般系统化思维通过类比与归纳发现二阶序及规律的规律。(可能在P29)"一阶序是二阶序的基础,发现一般系统规律的主要方法是归纳。一般系统研究者从不同学科规律开始,寻找其中的相似性,然后向世界宣布新的“关于规律的规律”。各学科的一般规律就只是其特例了。.....通过归纳进行一般化处理的威力在于,我们能够运用一般规律针对未曾观察到的情况得出结论。这也是通才从一个学科转到另外一个学科的原因。每一次成功都会让人们增强对二阶序的信任程度。"......以及两本书对“狐狸型”与“鼹鼠型”的论述:《查理·芒格的智慧:投资的格栅理论(原书第2版)》(第9章决策过程)“鼹鼠型预测者从一个大的想法开始,贯彻始终——而不理会那样做的逻辑是什么。狐狸型预测者把大的想法聚集起来,他们研究和思考其中的类比关系,然后创造出一个综合性的假说。”《系统化思维导论》(P26-27-P28)“交叉学科研究者”一般不是我们所谓的“通才”。他们就像鼹鼠,对一件事了解得十分透彻,再一次次地把它运用到他们遇到的任何学科中去。....于此不同,通才就像狐狸,知道很多东西。”剩下想法就留给下次的阅读吧。2015.9.22
  •     学无止境,越看书越暴露自己的认识和能力的缺乏,看这类系统思维类的书,感到智商需要充值,尤甚。什么事情,都害怕认真二字,因为一认真,就要面对普通人在做人做事方方面面的考虑的欠缺。软件开发也是如此,软件开发涉及各种实体各种事情的抽象,一旦较真,要考虑的事情尤其多,更何况是工业级的软件开发。温伯格就是在这条路上用自己的多年深入的较真,为广大想要认真却在和无序熵对抗中遍体鳞伤的人们,试图助人一臂之力。光看这本书的目录就很有意思,问题、方法、系统与幻觉、观察结果的分解、对行为的描述,一些系统的问题。这个框架,是任何想要解题的人都可以借鉴的。其中的中数定律,三个问题:‘为什么我们看到这些--这些事物是怎么来的?为什么某些不变、而有些又变?’在机械论和量化科学领域的一切尽在掌握的良好感觉、和大数统计领域对于细节的干脆放弃完全只看统计和概率,这两种画风反差之大,相信只要体会过这两个领域的人都感受过。一边是只要努力、没有不能控制的;另一边干脆一开始就说,别想着什么完全确定的、一切都只是概率,好像看透了秩序的摇滚乐队。学物理学到量子纠结、学逻辑学到哥德尔、学语言学到索绪尔和平克的语言本能,都会遇到这种对控制的幻灭、和对学科边界的SOS的感觉吧。温伯格说,最容易控制的、就是简单又有序,比如机械系统、牛顿的世界;其次,还有虽复杂、但有序,就是虽然量大,但是所涉及的元素,都是各个领域内已经比较有把握的东西;但是,模块内已经比较靠谱的各个模块、数量一多、聚在一起、组合到一起,却未必靠谱。但是,虽然不靠谱,也不必自暴自弃,不必直接就跳到概率的领域去完全听从概率发落;这中间,还有个叫系统论的学问专治各种不服。除非是,遇到的问题所涉及的元素,在现有科学的范围内,都属于‘不一定’、模块内的顶级专家都还没找到方案的,而且各个相关因素数量又巨大、交互耦合又多,这种情况,只好靠统计、或者概率了。C.R.劳不是说嘛,“在终极的分析中,一切知识都是历史;在抽象的意义下,一切科学都是数学;在理性的基础上,所有的判断都是统计学。”虽然,在抽象的意义下,一切科学都是数学。但是,当函数太多、全世界的计算能力也跟不上复杂度指数增长所需要的函数计算能力的时候,说这句话,还不是白说吗。。。温伯格说了,实在完全没法用函数控制,那就交给统计学吧;不过药不能停何弃疗,我们日常要解决的很多问题,虽然没有想牛顿的世界里那么朗朗乾坤,不过还没有复杂到那个程度,可以称之为中数的世界,在这个世界里,系统论这个学问还是找到些门道可以借鉴滴。后面的几章,让人反复的自问‘你以为你看到的就是你所看到的,你以为的就是你所以为的吗’,看着难免艰深,还要慢慢啃。不过,第一张的思考题,一共十道,我看一道就有一种被点中穴位的感觉,看到第十题,好像全身都被人点了穴,有浑身发冷的感觉,就是那种,面前的这位是武林高手啊,我的短穴怎么全被他点个正着。。。。。。。 考古学、运筹学、诗歌,这些个个都是我困惑期时候的跌过的坑,也都是被牛顿世界的迷人沉醉的时候的我视作像鞋子里的石子一样、看它们不爽却又干不掉它们。。。。。稳定性、存续性、同一性,调节与适应,这些问题,多花些力气想想,也许,做软件架构的时候,再看到各种复杂问题老朋友的时候,能多一些亲切感。。。。为了真的能理解这些问题,还需要读一些更具体的书;很明显,我需要充值了。。。。。。

精彩短评 (总计37条)

  •     没读懂,可能境界太低
  •     原来真会读不懂…暂搁置吧。
  •     更像是一本哲学书。改变你对世界的认知。
  •     导论,不难,讲解比较浅,指导人们对事物分类而又要跳出分类,看看还好。
  •     一套思维方法,有启发性,但是整体比较凌乱没有太看明白,可能是从来没有编程经验的缘故。
  •     科学的简化和逻辑思路
  •     科学某种意义上就是简化。一条规律,一个方法,如果找不到3个例外就说明你没有真正理解它。看到全部”不等于“了解所有情况”,因为了解意味着知道哪些细节可以忽略。没有特殊限制的情况下,出现概率大的状态比出现概率小的状态更容易被观察到。
  •     有点深誨,要有实战经验才比较有感触
  •     看这书想改进下思维,法则和工具是还挺有趣啦,但是主要还是偏科学而不是生活方向。推理也很有趣,看得出作者思维深度且灵活,但是他没肯阐述更具体的法则推演和工具应用,更像控制论方面的书,,不过还是有理清我头脑里的一些混乱,坚固了地基,比咨询奥秘简单。。可以当框架用?多结合实例与其他一些工具书专业书吧。。
  •     需要再读,非常好
  •     细节处还能理解,全局上没读大懂。
  •     都什么啊这是
  •     值得再读一两遍的好书,对自己思维模式影响很大。重复读是因为,只看一遍理解不了
  •     general system, 用科学的眼光看待现象,学科之间的联系和边界,观察者的角度产生的影响,对现象本身的描述(简化、抽象、推衍、盲点),科学的不足,不变的变化。 内容晦涩,翻译晦涩,学科展开窄(软件设计逻辑相关篇幅过多)
  •     十分艰深,看不懂是个人功力不够吧。
  •     一遍理解不透,需要再读一遍。
  •     理性挑战抑郁后遗症w。
  •     思维方法 认知能力 较难理解
  •     老实说看了一半,实在有点枯燥,没看完
  •     观点是物理实在在观察者上的投影
  •     有点晦涩难懂,值得重读
  •     看不懂是因为自己知识量不够,每个人看完了都会有自己不同的体会。看完第一章的时候惊为天书,觉得很多工作中没有明白的事豁然开朗,后来随着读的深入越来越觉得看不懂。这本书要反复的读
  •     介绍了对于规律的规律,很重要的元规律
  •     第一次读,有些生涩难懂,很多事哲学角度的论述,应该是个人功力还不够,等再有阅历之后希望重读。部分论点还是挺有意思的。
  •     2017第21本,1、计算的平方律决定了任何计算设备都有计算极限,系统化思维则是通过简化分割达到追寻强相关答案的目的 2、大数定律寻求有序大样本规律:【N的平方根】如果样本是100,则偏离量为10,偏离比例为10%;如果样本是1 000 000,则偏离量是1000,偏离比例为0.1% 3、定律保护定律:如果事实和定律冲突,那么拒绝接受事实或改变定义,但是绝不要抛弃定律 4、不变法则:要理解变化,只有通过观察什么保持不变。要理解恒久,只有通过了解什么发生了转换 5、不确定性法则:我们无法确定观察到的约束应该归因于系统还是归因于环境 6、黑盒(机器学习)及白盒(仿真模拟)两种超越眼-脑机制的观察视角
  •     ……对翻译不是很满意 需要读其他版本的方便参考
  •     如果你是平时善于思考的的话,那么很快就有共鸣,这本书算是不可多得的好书。虽然标签带了很多'艰难'的影子,但是不妨碍每一个热爱生活热爱思考的人学习,就像作者所说一样,本书是将一般性的思维方式还给普通人,受众也是普通人。
  •     没有想象中的震撼和通畅感,感觉过誉了。可能是没有系统学习过计算机,编程的思维对看这本书应该有帮助
  •     很妙。前所未有的体验。
  •     里面的思考问题方式挺有意思,特别是有利于多学科混合起来思考,模糊下,所谓的,原本人类为了研究方便,而划分出来的各个学科的边界
  •     囫囵吞枣
  •     真心看不懂,只记得书中的几个有趣的例子。
  •     抽逼乎、中医黑等等的脸
  •     牛逼的书啊
  •     开篇还不错,越看越没有吸引力。。。。。。
  •     小时候没读可惜了 能激起多少对科学的热情 ~
  •     太专业的书,翻译的又太烂了,读起来很吃力。只读了前三章,后面大概扫过。如果翻译的好,相信收获还是挺多的。前三章对中数系统以及思维方式做了概述,有了简单的理解。
 

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