复杂系统通常指的是那些由众多相互作用的组分构成的系统，其行为受到多种因素影响，表现出高度的非线性和集体性特征。随着计算能力的提升和算法的发展，统计系统的研究已经从理论推导扩展到了大规模的数值模拟。这些计算与算法使得科学家能够模拟和理解复杂系统的性质，计算方法包括传统的蒙特卡洛模拟、分子动力学模拟，也包括最近发展的神经网络方法，以及结合了机器学习的AI for Science方法等。

作为计算方法在实际问题的落地应用，设计和开发高效的计算程序与算法一直是复杂系统研究中必不可少的重要环节。为了降低复杂系统与复杂网络研究过程中程序与算法开发的障碍与负担，推进优质、准确和高效的分析算法与计算平台在研究群体中的扩散与分享，加强优质标准化分析代码与算法的建设，受CPB编辑部委托特组织本专题。本专题旨在汇聚和发表为复杂系统、复杂网络等相关研究开发、设计、搭建的算法、程序、计算平台、计算模型（比如相关的生成式模型、专用的系统分析和计算大模型）等。这些算法、程序和计算分析平台为复杂系统与复杂网络的分析、搜索、预测、优化、推断、设计和控制等研究算法提供了高质量的算法和代码，显著提高了特定或一般计算任务的计算效率，大大降低了计算复杂度，贡献了新的计算思想、计算模式、计算平台，或者为某些特定任务贡献了标准化的高效分析与研究框架等等。

本专题侧重于优秀的计算程序与算法，而不强求新的物理发现和成果。一个好的程序应当至少具备以下因素之一：精确性、效率、新功能、易用性、可扩展性等。

论文的主要内容通常应包括程序或算法所使用的方法、描述(程序中任何重要和特殊之处)、程序的验证和基准测试，以及应用实例。相关程序将存储在可靠的在线开放平台可供下载，论文应提供链接以便读者访问。本专题发表的与复杂系统和复杂网络相关的程序经作者同意，将优先推荐存储在“罗盘”复杂网络计算平台上（网址：https://www.scicompass.com/），进行宣传和推广，供读者下载学习。这些程序也可放在CPB合作的科学数据存储库科学数据银行（Science Data Bank），或由作者开放下载直接提供给读者。

吕琳媛

教授

中国科学技术大学

研究方向：

复杂系统；复杂网络；网络信息挖掘；高阶网络分析

个人网页：

张  潘

研究员

中国科学院理论物理研究所

研究方向：

统计物理；量子物理与机器学习的交叉研究；计算科学

个人网页：

吴泰霖

特聘研究员

西湖大学

研究方向：

人工智能加速科学仿真；人工智能用于复杂系统设计、控制；人工智能用于科学发现

个人网页：

截稿日期：2024年12月31日

投稿方式：

网上投稿，选择“复杂系统中的计算与算法”专题，同时请在投稿信中说明标注“复杂系统中的计算与算法专题投稿”

CPB投稿网址：http://cpb.iphy.ac.cn

联系人：王久丽

邮箱： wangjl@iphy.ac.cn

电话：010-82649519

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