涌现来自事物的某些变换。传统上，这种变换就是组合。广义上我们可以把组合系统的特征分为生成和涌现。生成特征一般与组分物质本身的一些物理量联系得更紧密，而涌现特性更多属于系统的结构方面，是从系统组分的组织中来的。如果从物质世界的最深层次即基本粒子谈起，一切整体涌现性都是组成整体的各部分相互作用、相互制约的结果。在宏观层次的物理世界中，人们所看到的各种整体涌现性，包括分子或原子作为系统时所表现的某些整体特性，都不是基本粒子所固有的，而是这些物质粒子在宇宙的长期演化中被组织起来时涌现出来的。
一切涌现现象都是系统组成部分相互作用造成的结构效应、组织效应。组分的相互作用有线性和非线性两种。线性相互作用产生的是简单的、弱的涌现性，不被人们注意，以致可不作为涌现论的研究范畴。非线性相互作用产生的是复杂的、强的涌现性，这种涌现性正是涌现论研究的重点，因此，涌现现象、涌现性本质上是非线性的，它们都来源于非线性。
霍兰指出：弄清楚控制系统的演化规律及它们之间的相互关系，将更有助于我们理解复杂系统中的涌现现象。其中关键的一步就是从偶发的、不相干的细节中找出基本规律。通过对许多复杂适应系统的考察，我们可以发现，虽然组成系统的元素及其属性往往是简单的，但是由于它们具备适应和学习的能力，从而导致它们引起的各种各样涌现现象是综合的，这使组合变得十分复杂。因此，由少数规则和规律可以产生令人惊讶的、错综复杂的系统，并以不断变化的形式产生新的涌现现象。实际上，只有弄清楚了系统中涌现现象的规律才能真正了解复杂系统。于是，圣菲研究所学者提出，大多数呈现涌现现象的系统可以借助于主体的相互作用来模拟。
系统整体的涌现性不仅取决于整体的组织结构，还取决于作为基本单元的主体自身的特性，同时，一个系统的整体涌现性还与它的外部环境有很大关系，环境的资源、约束、压力都是系统涌现的重要来源。(www.xing528.com)
复杂系统的研究来源于许多不同但又相互关联的学科关于系统动力学的研究，其中包括系统科学、系统动力学、物理学、数学、人工智能、非线性科学和计算机科学等。在系统科学早期的线性科学阶段，其研究的重点在于追求简单、线性和平衡，而涌现现象本身不是研究的重点；在如今的复杂性科学研究中，研究复杂系统的复杂性、非平衡和涌现性成了研究的重点。涌现和自组织是一对“双胞胎”，不同的是，涌现强调的是系统自发形成新的宏观结构，而自组织强调的是系统在形成新的宏观结构的过程中组分之间的相互作用。
如图5.5所示，为涌现产生的学科根源。
图5.5 涌现产生的学科根源
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
