1樓：
複雜性很難定義，可以先從什麼不是複雜性開始：
1，能夠被還原為簡單的事物來處理的，即化簡為非複雜系統的；
2，確定了事物不同層次的問題或性質後能夠截然分割處理的，即割裂為非複雜系統的；
複雜性是統一性與多樣性的統一，有序與無序的統一。
以上大部分引自莫蘭《複雜性思想導論》，加入了少量自己的理解。
蜂群思維、水的漩渦，還有自然界中的分形都各自反映了複雜系統的乙個側面，複雜性思維認為任何理論看待事物都有盲點，只有在繼續不斷的互動和反思時才能被察覺和改進。
至於「自組織」這個現象，從生態、經濟、社會等複雜系統的角度比較容易理解。客觀世界中既利用有序性提供的規律，又利用無序性提供的機遇，以爭取實現合乎主體目的的最佳可能性，構成了以生態、經濟、社會等為代表的複雜系統的主觀能動性的實質，也是我們經常理解的此類系統中的自組織。
其實也可以把「自組織」定義為：狀態的形成主要是由系統內部組織間的相互作用產生，而不是由任何外界因素控制或主導所致。這個定義引出了自組織臨界理論（self-organized criticality，簡稱SOC），它認為，由大量相互作用成分組成的系統會自然地向自組織臨界態發展；當系統達到自組織臨界態時，即使小的干擾事件也可引起系統發生一系列災變，通過很多沙粒構成的「沙堆模型」（sandpile model）可以驗證，並很容易通過程式設計實現，是很多災變的數學模型基礎。
研究表明此「自組織臨界」現象與組織臨界態與分形結構聯絡緊密，在臨界態時，系統內事件大小與其頻率之間是冪函式關係，這時系統不存在特徵尺度，分形結構是自組織臨界態在空間上的「指紋」。
2樓：麵包餓了
Answer suggested by cybernetics is:Selfhood emerges from itself~~
3樓：
不好意思，忙著走親訪友，上知乎就少了。
我對複雜系統的定義是，介於規律與混亂之間的系統。
複雜性的產生，我認為是結合規則與不規則。
下面我舉兩個例子來支援我的觀點。
小世界網路[1]是乙個常見的複雜網路。小世界網路的半徑小，這是隨機網路的特點；但是小世界網路的clustering coefficient很大，這是完全網路的特點。
一種生成小世界網路的方法是這樣的：加入新的節點時，鄰居越多的舊節點，與新節點相連的概率越大，所謂富者更富。
現在看兩個極端：如果總是鄰居最多的節點獲得新節點，最終結果是星形網路，是規則的；如果大家獲得新節點的概率一樣，最終結果是隨機網路，是混亂的。而富者更富的模型，偏向鄰居大的，但是也照顧鄰居少的，介於規則與混亂之間。
另乙個例子是細胞自動機[2]。個體行為是按照非常簡單的規則進行的，但是個體之間的相互作用使得整體顯示出複雜的行為模式。
與氣體等統計系統不同的是，細胞自動機有規則的成分，細胞的位置是固定的；之後又有不規則的區域性統計成分，細胞的死活，取決於複雜的周邊環境。
不過也可以用這種簡單個體的相互作用來解釋小世界網路，所以有人認為這是複雜性的本質。
現在來看問題中提到的例子：
蜂群是很完美的複雜性的例子。乙個模型是，蜜蜂個體飛行的方向，為周圍蜜蜂的平均方向，加上一定的隨機性。如果個體隨機性過大，就不能形成蜂群；如果個體隨機性太小，蜂群就成了閱兵隊伍了。
水的漩渦我不了解，就我所學，我只能把產生的主要原因歸結為Stokes方程的非線性。
分形我回答過雪花：http://www.
自組織現象是複雜現象之一，應該不能等同。
複雜性的引人之處在於，人類對單體和統計系統都已研究得非常清楚，對隨機和規則的系統都已經非常熟悉，但是兩者之間的複雜系統，還有很多事要做。
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