复杂性在化学中的应用
复杂性是化学领域中日益重要的主题。历史上，化学倾向于通过简化的线性过程来近似复杂的非线性过程。然而，复杂性本身正成为解决广泛问题的一种有利方法，尤其是在理解生命的过程中。
在化学中，“复杂性”是一个充满歧义且高度依赖于上下文的词汇。复杂系统可以描述为对初始条件或小的扰动非常敏感的系统，其中包含大量独立相互作用的组件，或者系统有多种途径可以演化。这类系统的分析通常需要非线性微分方程。另一种非正式的定义是，系统因主观判断而变得“复杂”，并且不适合精确描述。在化学中，几乎所有有趣的事物都符合这两个定义的复杂性。
以药物设计和合成为例，这是一个涉及大量分子和相互作用的复杂过程。面对处理真实系统的不可能性，化学发展出了一套处理复杂系统的方法，包括类比推理、平均化、线性化、粗略近似和纯粹的经验主义，以及详细的分析解决方案。化学的目标是预测和控制，而不仅仅是观察和分析。复杂性的问题，如燃烧的优化、药物作用机制的理解以及有机合成策略的发展，都是极具挑战性的问题，即使没有实际的分析解决方案，也必须尽可能好地解决。
化学正在从操纵单个分子集合向描述和操纵分子系统，即活细胞和材料，发展。这种向复杂性的演变产生了新类型的问题，这些问题在化学与物理、生物学、生物物理学和材料科学等领域之间的边界上。这些问题通常涉及强烈依赖于时间、空间和条件的属性，如代谢途径的通量、大气中温室气体的分布以及聚合物的断裂韧性。
解决复杂问题的传统方法是简化、线性化和广泛依赖类比推理。例如，物理有机化学的发展提供了有机反应机制的半定量描述。通过线性自由能关系，化学中可以实现惊人的预测性。然而，化学中的其他基本问题，如分子形状的描述和合成路径复杂性的估计，尚未适用于广泛有用的非经验性数学公式。
在化学反应的复杂性序列中，只有少数精心选择的化学反应集适合作为复杂性的案例研究。Belousov-Zhabotinsky反应所代表的振荡反应是一个著名的例子，这类反应可以通过非线性方程组来数学描述。化学中研究复杂性的动机之一是了解生物系统中的过程，如代谢的复杂性。糖酵解是一个相对独立的代谢循环，已经被研究得相当详细。化学中感兴趣的复杂过程不仅限于分子，还扩展到材料，如玻璃的属性和流体的流动。
复杂性在化学中的应用是一个不断发展的领域，它要求化学家们采用新的思维方式和方法来解决传统化学方法难以处理的问题。随着化学向描述和操纵分子系统的方向发展，复杂性的概念和处理方法将变得更加重要。