复杂性研究中缺乏一个简洁的模型，就像热力学中的卡诺热机。
现实中的系统包含的因素太多，以其为研究对象，往往复杂得无从下手。就算提出了理论，也难以做实验检验理论的真假。
如果有一个简单的模型，能从简单中涌现出结构、层次、生命等，事情就好办多了。通过这个模型既容易搞清楚复杂性的本质，通过调整模型的参数也方便检验理论。
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　　1、最大流，最大熵产生是不是同一回事，能不能相互推导的？觉得文献没有把这个问题说清楚。
2、最大熵产生，最小熵产生并不矛盾：
MaxEP: choice of observed steady state from set of possible steady states
Prigogine MinEP: selection of steady state from set of non-steady state solutions (trivial)
我的问题是：MEPP有没有要求系统一定达到stedy state？
3、MEPP不是普适的：
附件中的文章第7页讨论了这个问题。
However, maximising a system’s entropy production with respect to some parameter will in general give different results depending on which processes are included in the system. In order for the MEPP to make good predictions about the Earth’s atmosphere one must include the entropy produced by heat transport in the atmosphere but not the entropy produced by the absorption of incoming solar radiation. Any successful theoretical derivation of the MEPP must therefore provide us with a procedure that tells us which system we should apply it to. Without this the principle itself is insufficiently well defined.
大家怎么看这个问题？
From Maximum Entropy to Maximum Entropy Production: A New Approach
4、总体熵产生等于局部熵产生之和吗？
汪志诚的《热力学》中的一道例...

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　　看了这个论坛，对最大流原理发生了兴趣。在网上查到了这篇文章，是俄罗斯人写的，在2006年发表。
他们把最大流这一类的原理都归结为最大熵产生原理。看来最大熵产生原理有希望成为热力学第四定律
Maximum entropy production principle in physics, chemistry and biology
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　　霍兰在《隐秩序》一书中讨论了怎样构建一个复杂适应系统。
我认为更重要的问题是，怎样从简单的东西进化出复杂适应系统来。如果通过计算机编程实现了这个进化过程，那么对生命起源问题的理解很有帮助。
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　　感觉很牛b啊，提出了新的原理，对很多现象能做出统一的解释。
但这些论文又影响不大。大家怎么看呢？
这是论文的摘要。
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最大流原理是贯通机械保守系统、平衡或近平衡耗散系统、远离平衡复杂开放系统等用来描述大自然运行的基本法则, 它揭示了有序结构( 即耗散结构) 形成的动力学起源和基本原理。本文概述了最大流原理的基本原理, 阐明了其在物理、化学、生物、生态、工程和社会等领域中的应用。
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在近年来非平衡统计力学研究进展的基础上, 尝试从广义变分法的视角建立一套描述非平衡统计力学的新方法。即以对哈密顿原理进行修正得到的最大流原理为基础, 对开放的复杂系统建立新的统计系综, 构造出新的势函数, 并推导出随机动力学方程, 进而得出重整化方程并进行求解, 得到自相似的分形结构, 从而建立起一个新的统计力学理论框架。以城市系统为例, 结合自组织特征映射网络进行结构模式数值分析, 展示了新方法处理复杂系统的强大潜力。
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这是他的文章：
Self-organization and self-similarity in boiling systems
基于新广义变分原理的非平衡统计力学方法及应用
大自然运行法则_最大流原理研究进展
 
Self-organization and self-similarity in boiling systems
基于新广义变分原理的非平衡统计力学方法及应用
大自然运行法则...

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