张江

学位：博士

职称：教授

联系地址： 北京师范大学科技楼系统科学学院

邮政编码： 100875

电话： +86 10 58807097

Email：zhangjiang#bnu.edu.cn

个人主页：https://jake.swarma.org

教育经历：

2000-2006 博士 北京交通大学

1996-2000 本科 北京交通大学

工作经历：

2017至今，教授，北京师范大学系统科学学院

2012-2017，副教授，北京师范大学系统科学学院

2008-2012，讲师，北京师范大学管理学院

2006-2008，博士后，中科院数学与系统科学研究院

研究兴趣：

（1） 涌现的量化

涌现是复杂系统中的典型现象之一。然而，什么是涌现？如何量化涌现则是长期以来人们尚未很好解决的问题。本课题组从2022年以来便开始聚焦于因果涌现理论，试图从系统动力学的因果效应强度的角度来量化涌现。我们独立提出了基于动力学近似可逆性和奇异值分解的涌现量化理论，并与机器学习技术结合，提出了从数据中自动发现涌现的NIS+框架。

（2）复杂系统自动建模

根据复杂系统可观测变量的时间序列自动构建复杂系统模型，通过图网络、因果推理、信息论、深度学习等技术自动地学习动力学、并进行行为预测、推断隐藏的网络结构、节点状态等未知信息，甚至自动发现具有因果特性的宏观变量，并辨识是否存在涌现现象。

（3）规模标度(Scaling)

分析在城市系统、生物系统、企业和网络中，通过在数据中发掘整体层面的标度律，这些规律可以表征复杂系统的宏观普遍模式，也可以为微观层面的机制提供一些洞察。

（4） 开放流网络

通过将复杂开放系统建模为有向加权网络，并在网络中添加两个特殊节点：源和汇，我们可以针对一类具有守恒特性的流结构进行建模，潜在应用包括：在线教育和学习系统中的注意力流分析，在线论坛、网站中的注意力流分析，国际贸易系统中的商品流分析和生态系统食物网中的能量流分析等。

（5） 复杂网络上的机器学习

机器学习为我们提供了新工具来处理并解决复杂网络中的推断，例如：复杂网络分类、网络补全、连边预测等。

代表性论著：

（1）Mingzhe Yang, Zhipeng Wang, Kaiwei Liu, Yingqi Rong, Bing Yuan, Jiang Zhang. Finding emergence in data by maximizing effective information. National Science Review, 2024, nwae279

（2）Jiang Zhang, Ruyi Tao, Keng Hou Leong, Mingzhe Yang, Bing Yuan. Dynamical reversibility and a new theory of causal emergence based on SVD. npj Complex 2, 3 (2025)

（3）Zhang zhang, Arsham Ghavasieh, Jiang Zhang, Manlio De Domenico. Coarse-graining network flow through statistical physics and machine learning. Nat Commun 16, 1605 (2025)

（4）Ying Tang, Jing Liu, Jiang Zhang, Pan Zhang. Learning nonequilibrium statistical mechanics and dynamical phase transitions. Nature Communications volume 15, Article number: 1117 (2024)

（5） Ruiqi Li; Lei Dong; Jiang Zhang; Xinran Wang; Wen-xu Wang; Zengru Di; H.Eugene Stanley ; Simple spatial scaling rules behind complex cities, Nature Communications, 2017, 8: 0-1841

专著：

张江：规模法则——探索从细胞到城市的普适规律，人民邮电出版社，2023-7

社会任职：

集智俱乐部创始人，集智科学研究中心理事长，集智学园（北京）科技有限公司创始人

National Science Review 编委、Journal of Social Computing 编委

教学情况：

本科生课程: 复杂性思维, MATLAB基础与应用, 计算机建模与仿真，宏观经济学原理

研究生课程: 人工智能, 数据驱动人工智能, 系统科学, 系统理论进展