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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Evolution of Living Systems Thinking
In this section of the paper, we present a brief overview of the evolution of Systems Thinking presenting a selection of the most impactful works for the purpose of this paper, including General Systems Theory, Cybernetics, Autopoiesis, Second-order Cybernetics, and Anticipatory Systems drawing from the different classes of systems to synthesize the most important principles and characteristics that govern living systems. We start our research by introducing the theory of Cybernetics (Norbert Wiener), Second-order Cybernetics and General Systems Theory (Bertalanffy). Key concepts and characteristics serve as the foundation of Maturana and Varela’s Autopoiesis Theory-our research’s central theme. The self-preserving nature of autopoietic systems is the result of structural determinism and structural couplingunderlining behavioral traits of all living systems. Autopoiesis theory finds varied and increasingly useful application beyond the domain of Biology, including in Sociology (Luhmann 2012; Mingers 1991; Damiano and Luisi 2010), Governance (Andrew Dunsire 1996), Law and Human Rights (Peter Hilpold 2011), Smart Cities (Kirwan and Fu 2020), and Biomimetics (Robert Rosen 1978, 1985). In Sect. 3 we present and briefly discuss their implications. In Sect. 4, we discuss how these characteristics converge across the six core smart city functions to form the basis of Autopoietic Operating Systems (AOS).
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Cybernetics
Norbert Wiener popularized the concept of Cybernetics in the 1940 s while researching the application of control theory in relation to complex living and non-living systems. Wiener defined Cybernetics as “the scientific study of control and communication in the animal and the machine” (Wiener 1948). The term “Cybernetics” is derived from the Greek language and translated in English as “the art of steering.” Indeed, it offers a powerful framework for analyzing the properties and understanding the behavior of living systems. Wiener discovers that both living and non-living systems operate according to cybernetic principles-they require communication to achieve effective action through continuous internal and external feedback. In biological terms, the process of feedback takes place to maintain homeostasis, an equilibrium/optimal state of a system. This self-correcting mechanism is critical to survival because it drives adaptation to random environmental events and conditions. Their ability to change through corrective action and adaptation is achieved through a perpetual cycle of sensing, gathering information through a series of feedback loops, and comparing to the system’s original goals, prior to undertaking corrective action in a continuous pursuit of homeostasis.
Second-order cybernetics refers to systems classified as entities that encapsulate the capacity to project their operations on the environment and on themselves, regardless of whether the system is represented by a group or an individual. These operations give birth to variety within the environment or within systems themselves. This aspect can be regarded as a consequence of systematic variation, rendering systems as recursive. In recursive systems, communications can be conveyed, and observations can be noticed. The differences that exist between firstorder and second-order cybernetics have been examined by von Foerster and others including Pask, Varela, Umpleby, and Parsons. These dissimilarities highlight the relationship between the aim of a model and the goal of the modeler, the connection between systems that are autonomous and controlled systems, identifying links between variables within a system and the interaction between the observed system
and the observer, and can be applied to various theories that embody social systems and hypotheses concerning the interaction between society and ideas. The latter relationship illustrates a difference that appears to illuminate Parsons’ approach as a theorist concerned with first-order systems as well as the stability and the maintenance of systems. On the other hand, Luhman, as a cybernetician, was more interested in morphogenesis and change in second-order systems. (Geyer 1995).
The relationship between first- and second-order cybernetics defines a progression in systems organizational behavior from a linear command and control model to an organic and autonomous system that incorporates the observer. In this more holistic formation, the observer becomes part of the system itself, and hence part of its evolutionary trajectory. This recursive interaction between the observer and the system is an example of more complex and intelligent systems.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|General Systems Theory
Von Bertalanffy introduced General System Theory in 1956 . Building on Cybernetic theory, Von Bertalanffy defines a system as “a complex of interacting elements.” He also contemplated the idea of thinking systems across all disciplines to discover broad principles that are valid in connection with all systems. The concept of “system” was introduced as a new scientific paradigm (which characterized classical science) and was related to the contrast between the mechanical and analytical paradigm. A notion of paramount importance concerning the general systems theory is the focus it places on interactions. The center within relationships indicates that a single autonomous element’s behavior is unlike its behavior when other elements engage in interaction with the aforementioned element. The differentiation between closed, open, and isolated systems represents another fundamental principle. Within systems that are open, exchanges of matter, energy, information and people occur with the external environment. Within closed systems, the only exchanges that take place are those which involve energy. Systems that are isolated are characterized by the complete lack of exchanges of elements. Based on these fundamental concepts, diverse approaches began to develop as a result of the emergence of the general systems theory. These include open system theory, the viable system approaches, and the viable system models. The open system theory (OST) is concerned with the examination of the relationships between different organizations and the environments that they are a part of (Mele et al. 2010).
Bertalanffy’s approach to analyzing complex systems emphasizes key concepts such as embeddedness within other larger systems, dynamic processes of selforganization, growth, and adaptation. Bertalanffy adopts a holistic approach to his analysis of living systems in stark contrast to the conventional and widely accepted reductionist view on complex phenomena prevalent during the earlier parts of the twentieth century. The reductionist philosophical stance attempts to interpret complex systems in a gestalt state as the sum of all parts or components, while General Systems Theory looks at complex systems holistically, whereby the whole is bigger than the sum of its parts. Systems that learn and adapt must engage successfully with their environments to maintain growth and their ability to adapt. Within such a dynamic relationship, certain systems exist for the sole purpose of supporting the effective functioning of other systems, thereby preventing their failure. Bertalanffy’s work is widely recognized for its universality and application beyond its original focus on theoretical biology and cybernetics, to also include fields as diverse as sociology, economics, statistical analysis, ecology, meteorology, political science and psychology. Systems theory allows us to apply a common framework for the analysis and holistic understanding of complex phenomena and systems. As such, systems theory enables us to better understand individual components and subsystems in the context of their relationship to each other, as well as to other systems and their environment as a higher scale complex system.
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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Evolution of Living Systems Thinking
在本文的这一部分，我们简要概述了系统思维的演变，并为本文的目的展示了一些最具影响力的作品，包括一般系统理论、控制论、自创生、二阶控制论和预期系统从不同类别的系统中提取，以综合管理生命系统的最重要的原则和特征。我们从介绍控制论（Norbert Wiener）、二阶控制论和一般系统理论（Bertalanffy）开始我们的研究。关键概念和特征是 Maturana 和 Varela 的自创生理论（我们研究的中心主题）的基础。自创生系统的自我保护性质是结构决定论和结构耦合的结果，强调了所有生命系统的行为特征。自创生理论在生物学领域之外发现了各种各样且越来越有用的应用，包括社会学（Luhmann 2012；Mingers 1991；Damiano 和 Luisi 2010）、治理（Andrew Dunsire 1996）、法律和人权（Peter Hilpold 2011）、智能城市（ Kirwan 和 Fu 2020）和仿生学（Robert Rosen 1978、1985）。昆虫。3 我们介绍并简要讨论它们的含义。昆虫。在图 4 中，我们讨论了这些特征如何在六个核心智慧城市功能中融合，形成自创操作系统 (AOS) 的基础。包括社会学（Luhmann 2012；Mingers 1991；Damiano 和 Luisi 2010）、治理（Andrew Dunsire 1996）、法律和人权（Peter Hilpold 2011）、智能城市（Kirwan 和 Fu 2020）和仿生学（Robert Rosen 1978、1985 ）。昆虫。3 我们介绍并简要讨论它们的含义。昆虫。在图 4 中，我们讨论了这些特征如何在六个核心智慧城市功能中融合，形成自创操作系统 (AOS) 的基础。包括社会学（Luhmann 2012；Mingers 1991；Damiano 和 Luisi 2010）、治理（Andrew Dunsire 1996）、法律和人权（Peter Hilpold 2011）、智能城市（Kirwan 和 Fu 2020）和仿生学（Robert Rosen 1978、1985 ）。昆虫。3 我们介绍并简要讨论它们的含义。昆虫。在图 4 中，我们讨论了这些特征如何在六个核心智慧城市功能中融合，形成自创操作系统 (AOS) 的基础。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Cybernetics
Norbert Wiener 在 1940 年代普及了控制论的概念，同时研究了控制理论在复杂的生物和非生物系统中的应用。维纳将控制论定义为“对动物和机器控制和交流的科学研究”（维纳，1948）。“控制论”一词源自希腊语，在英语中翻译为“操纵的艺术”。事实上，它为分析生命系统的特性和理解行为提供了一个强大的框架。维纳发现生物和非生物系统都根据控制论原则运作——它们需要通过持续的内部和外部反馈来实现有效的行动。在生物学术语中，反馈过程的发生是为了维持体内平衡，即系统的平衡/最佳状态。这种自我纠正机制对生存至关重要，因为它推动了对随机环境事件和条件的适应。他们通过纠正行动和适应改变的能力是通过一个永久的感知循环来实现的，通过一系列反馈循环收集信息，并与系统的原始目标进行比较，然后再采取纠正行动以不断追求稳态。
二阶控制论是指被归类为实体的系统，这些系统封装了将其操作投射到环境和自身上的能力，而不管系统是由群体还是个人代表。这些操作在环境或系统本身内产生了多样性。这方面可以被视为系统变化的结果，使系统具有递归性。在递归系统中，可以传达通信，并且可以注意到观察。von Foerster 和包括 Pask、Varela、Umpleby 和 Parsons 在内的其他人研究了一阶和二阶控制论之间存在的差异。这些差异突出了模型的目标和建模者的目标之间的关系，
和观察者，并且可以应用于体现社会系统和关于社会与思想之间相互作用的假设的各种理论。后一种关系说明了一种差异，它似乎阐明了帕森斯作为关注一阶系统以及系统稳定性和维护的理论家的方法。另一方面，卢曼作为控制论者，对二阶系统的形态发生和变化更感兴趣。（盖尔 1995 年）。
一阶和二阶控制论之间的关系定义了系统组织行为从线性命令和控制模型到包含观察者的有机和自主系统的进展。在这种更全面的形成中，观察者成为系统本身的一部分，因此成为其进化轨迹的一部分。观察者和系统之间的这种递归交互是更复杂和智能系统的一个例子。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|General Systems Theory
Von Bertalanffy 于 1956 年介绍了一般系统理论。基于控制论理论，Von Bertalanffy 将系统定义为“相互作用元素的复合体”。他还考虑了跨学科思考系统的想法，以发现适用于所有系统的广泛原则。“系统”的概念作为一种新的科学范式（以经典科学为特征）被引入，并与机械范式和分析范式之间的对比有关。关于一般系统理论的一个最重要的概念是它对相互作用的关注。关系中的中心表示单个自治元素的行为不同于其他元素与上述元素进行交互时的行为。封闭式、开放式、孤立系统代表了另一个基本原则。在开放的系统中，物质、能量、信息和人的交换与外部环境发生。在封闭系统中，唯一发生的交换是那些涉及能量的交换。孤立的系统的特点是完全不交换元素。基于这些基本概念，随着一般系统理论的出现，各种方法开始发展。这些包括开放系统理论、可行系统方法和可行系统模型。开放系统理论 (OST) 关注不同组织之间的关系及其所属环境的检查（Mele et al. 2010）。物质、能量、信息和人的交换与外部环境发生。在封闭系统中，唯一发生的交换是那些涉及能量的交换。孤立的系统的特点是完全不交换元素。基于这些基本概念，随着一般系统理论的出现，各种方法开始发展。这些包括开放系统理论、可行系统方法和可行系统模型。开放系统理论 (OST) 关注不同组织之间的关系及其所属环境的检查（Mele et al. 2010）。物质、能量、信息和人的交换与外部环境发生。在封闭系统中，唯一发生的交换是那些涉及能量的交换。孤立的系统的特点是完全不交换元素。基于这些基本概念，随着一般系统理论的出现，各种方法开始发展。这些包括开放系统理论、可行系统方法和可行系统模型。开放系统理论 (OST) 关注不同组织之间的关系及其所属环境的检查（Mele et al. 2010）。孤立的系统的特点是完全不交换元素。基于这些基本概念，随着一般系统理论的出现，各种方法开始发展。这些包括开放系统理论、可行系统方法和可行系统模型。开放系统理论 (OST) 关注不同组织之间的关系及其所属环境的检查（Mele et al. 2010）。孤立的系统的特点是完全不交换元素。基于这些基本概念，随着一般系统理论的出现，各种方法开始发展。这些包括开放系统理论、可行系统方法和可行系统模型。开放系统理论 (OST) 关注不同组织之间的关系及其所属环境的检查（Mele et al. 2010）。
Bertalanffy 分析复杂系统的方法强调关键概念，例如嵌入其他更大系统、自组织、增长和适应的动态过程。Bertalanffy 采用整体方法分析生命系统，这与 20 世纪早期流行的关于复杂现象的传统和广泛接受的还原论观点形成鲜明对比。还原论的哲学立场试图将格式塔状态下的复杂系统解释为所有部分或组件的总和，而一般系统理论则从整体上看待复杂系统，即整体大于部分之和。学习和适应的系统必须成功地融入环境，以保持增长和适应能力。在这样的动态关系中，某些系统存在的唯一目的是支持其他系统的有效运行，从而防止它们发生故障。Bertalanffy 的工作因其普遍性和应用性而广受认可，超越了最初对理论生物学和控制论的关注，还包括社会学、经济学、统计分析、生态学、气象学、政治学和心理学等多个领域。系统理论使我们能够应用一个通用框架来分析和全面理解复杂的现象和系统。因此，系统理论使我们能够更好地理解各个组件和子系统在它们相互关系的背景下，以及与其他系统及其环境作为更高规模的复杂系统的关系。从而防止他们的失败。Bertalanffy 的工作因其普遍性和应用性而广受认可，超越了最初对理论生物学和控制论的关注，还包括社会学、经济学、统计分析、生态学、气象学、政治学和心理学等多个领域。系统理论使我们能够应用一个通用框架来分析和全面理解复杂的现象和系统。因此，系统理论使我们能够更好地理解各个组件和子系统在它们相互关系的背景下，以及与其他系统及其环境作为更高规模的复杂系统的关系。从而防止他们的失败。Bertalanffy 的工作因其普遍性和应用性而广受认可，超越了最初对理论生物学和控制论的关注，还包括社会学、经济学、统计分析、生态学、气象学、政治学和心理学等多个领域。系统理论使我们能够应用一个通用框架来分析和全面理解复杂的现象和系统。因此，系统理论使我们能够更好地理解各个组件和子系统在它们相互关系的背景下，以及与其他系统及其环境作为更高规模的复杂系统的关系。还包括社会学、经济学、统计分析、生态学、气象学、政治学和心理学等多种领域。系统理论使我们能够应用一个通用框架来分析和全面理解复杂的现象和系统。因此，系统理论使我们能够更好地理解各个组件和子系统在它们相互关系的背景下，以及与其他系统及其环境作为更高规模的复杂系统的关系。还包括社会学、经济学、统计分析、生态学、气象学、政治学和心理学等多种领域。系统理论使我们能够应用一个通用框架来分析和全面理解复杂的现象和系统。因此，系统理论使我们能够更好地理解各个组件和子系统在它们相互关系的背景下，以及与其他系统及其环境作为更高规模的复杂系统的关系。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。