This book on complexity science comprises a collection of chapters on methods and principles from a wide variety of disciplinary fields — from physics and chemistry to biology and the social sciences. In this two-part volume, the first part is a collection of chapters introducing different aspects in a coherent fashion, and providing a common basis and the founding principles of the different complexity science approaches; the next provides deeper discussions of the different methods of use in complexity science, with interesting illustrative applications. The fundamental topics deal with self-organization, pattern formation, forecasting uncertainties, synchronization and revolutionary change, self-adapting and self-correcting systems, and complex networks. Examples are taken from biology, chemistry, engineering, epidemiology, robotics, economics, sociology, and neurology. Key Features: ○Provides tutorial introductory chapters; highlighting theories, concepts and methods at bachelor/master level from a unifying perspective ○Includes more advanced chapters that provide deep background on the different matters ○Explains and illustrates application areas

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