Apresentação Marcos Fernandes G. da Silva
Introdução

Capítulo 1 - Interdisciplinaridade: analogia ou metáfora?
Ciências naturais e ciências sociais
Introdução
Metáforas e analogias
Metáforas
Classificando metáforas
Analogia
Devemos ou não utilizar metáforas e analogias?
Um possível diálogo entre a biologia, física e complexidade com a economia

Capítulo 2 - Física
Aristóteles
Galileu, Copérnico e Kepler
Newton
Limites da física mecânica: Poincaré e Heisenberg
Termodinâmica
Carnot
Joule
Em direção à segunda lei
Clausius
Kelvin
Física mecânica estatística - Boltzmann
Consequências da segunda lei
Sistema termodinâmico
Sistema fechado
Sistema aberto
Comparando sistema fechado e sistema aberto
Fighting entropy: life!

Capítulo 3 - Biologia
Evolução, desenvolvimento, progresso e revolução
Evolução
Progresso
Desenvolvimento
Revolução
Seleção natural: o indivíduo e a população
Conde de Buffon
Lamarck
Charles Lyell
Malthus
Adam Smith
Darwin
Mendel
Watson & Crick
Gene
Biologia do desenvolvimento
Darwinismo universal
Ontologia
A teoria de living systems
População e sistemas populacionais complexos
Variabilidade (diferenciação), seleção e herança (ampliação)
Coevolução
Fitness landscape
Há intenção em Darwin ou Lamarck?

Capítulo 4 - Complexidade
Reducionismo
Complexidade não é caos
Caos
Não linearidade
Bifurcação e parâmetro de controle
Atratores e período
Mapa logístico
O que é complexidade?
Sistemas sociais
Fator tempo
Existe uma ciência da complexidade?
Sistemas complexos
Complexo não é complicado
Comportamento coletivo complexo
Adaptação
Hierarquia
Fractal
Scaling
Feedback positivo & feedback negativo
Causalidade
Estigmergia ou interações sociais indiretas
Heterarquia
Organização com controle centralizado
Organização com controle descentralizado
Auto-organização (e a informação limitada)
Emergência
Tipping point e massa crítica
Multiestabilidade
CAS - complex adaptative systems
Propriedades

Capítulo 5 - Economia
A economia como ciência
Filósofos morais
Adam Smith
Quesnay e os fisiocratas
Turgot
Utilitaristas
Marginalistas
Walras
Jevons
Pareto
Alfred Marshall
Síntese neoclássica
Economia matemática
Escola austríaca
Milton Friedman
Robert Lucas e a escola neoclássica
Joseph Schumpeter
Research em crescimento econômico
Economia comportamental
Crítica à economia tradicional
Economia evolucionária
Influência da biologia
Influência de física e caos
Física mecânica × biologia
Aplicação de darwinismo universal
Por uma teoria evolucionária
Economia e complexidade
Metáforas e analogias
Institucionalismo
Incorporação de conceitos de complexidade à economia
Conhecimento e coordenação - pessoas, empresas e rotinas
Transação e coordenação
Path dependence
Caos, ponto de bifurcação, sinergia e parâmetro de ordem
Parâmetro de ordem
Sinergia
Sensibilidade às condições iniciais
Feedbacks
Auto-organização
Sistemas fechados e abertos
Ponto crítico (tipping point)
Emergência
Equilíbrio dinâmico e múltiplo equilíbrio
Marginal × sequencial
Proposição
Simulação
Política, economia e complexidade

Capítulo 6 - Matemática e CAS
Modelos
A utilidade dos modelos
Modelos desenvolvidos por meio de simulação de computador
Validação de um modelo baseado em simulação
Teoria e ferramenta (modelo)
Na simulação, a ferramenta se torna parte da teoria
Modelagem e simulação
Especificação dos agentes
Resultados
Fator processo
Fator tempo
Processamento de informação e aprendizagem
Otimização
Número de agentes
Escalabilidade
Ambiente
Agentes
Micro/macro - de discreto para contínuo
Modelagem e complexidade
Modelos possibilitam o estudo do comportamento e cooperação
Equilíbrio obtido nos modelos, feedback associado e dinâmica
Riqueza qualitativa × rigor matemático
Ciência das redes
Introdução
Seis graus de separação
Conceitos básicos - elementos
Nós
Conexões
Gráficos e redes
Walks, trail, cycles, paths e geodesics
Componentes e subgráficos conectados
Vizinhança
Degree
Degree distribution
Clustering
Propriedades empíricas das redes sociais e econômicas
Distâncias médias
Diâmetro e small world
Correlations e assortativity
Clustering
Padrões de clustering
Homofilia
A força dos relacionamentos fracos
Buracos estruturais
Capital social
Difusão
Ciência das redes
Computação anos 1990 e o pensamento em rede
Análise das redes sociais
Modelos random graphs e modelos aleatórios
Teoria dos jogos em redes - decisão e comportamento
Learning (updating) e difusion (contagion) na rede
Modelagem dos agentes
Modelagem dos links
Estrutura de payoffs, validação e outros assuntos
Observação e mensuração da interação social
Experimentos podem ser usados de várias maneiras
Conclusão
Agent based modeling
ABM e equações
Método computacional
Experimento
Modelos
Agentes
Ambiente
Características principais do ABM
Correspondência ontológica
Agentes heterogêneos
Representação do ambiente
Interação entre os agentes
Bounded rationality
Aprendizagem
O ciclo da modelagem
Desenvolvimento de programação ABM - softwares e livros
Softwares
Swarm
Repast
Mason
Netlogo
Exemplos de simulação
Life
Modelo Schelling
Boids
Sugarscape
Simulação de organismos vivos
Conclusão
Anexo A - Conceitos adicionais de física
Equilíbrio
Equilíbrio estático
Equilíbrio mecânico
Perturbação e estabilidade
Equilíbrio estável e instável
Metaestabilidade
Equilíbrio constante (steady state)
Equilíbrio dinâmico
Sistemas dinâmicos
Múltiplo equilíbrio
Termodinâmica clássica determinista
Termodinâmica probabilística
Anexo B - Animal behaviour - David J. T. Sumpter
Formação do grupo
Transferência de informação
Tomada de decisão
Moving together
Sincronização
Estrutura
Redes
Regulação ou autorregulação
Anexo C - Links Interessantes
Links para download dos softwares
Agradecimentos
Referências

Uol - Economia | Artigo 14/12/2017