前言

第1章 认识增强器

 1.1 外推、转换和益增

 1.2 独立于人类的科学

第2章 科学经验主义

 2.1 经验主义和可靠探测(Reliable Detection)

 2.2 稀释论证(Dilution Argument)

 2.3 准确性、精确性和解析度

 2.4 重叠论证

 2.5 性质簇实在论

 2.6 回归布里奇曼

 2.7 作为性质探测器的仪器

 2.8 了解你的仪器

 2.9 性质

 2.10 认识安全

第3章 计算科学

 3.1 计算科学的兴起

 3.2 两条原理

 3.3 分析单元

 3.4 计算模板

 3.5 “相同方程组同解”：对科学的重组

 3.6 模板的建构

 3.7 校正集、诠释和正当性论证

 3.8 选择性实在论

 3.9 更进一步的推论

 3.10 模板不总是建立在定律和理论上

 3.11 主题特定知识在模板建构和评价中的作用

 3.12 语构很重要

 3.13 与库恩观点的简要对比

 3.14 计算模型

第4章 计算机模拟

 4.1 定义

 4.2 计算机模拟的一些优势

 4.3 显微镜比喻和技术进步

 4.4 可观测、可探测、可处理

 4.5 其他几种模拟

 4.6 基于主体的建模

 4.7 模拟的缺陷

第5章 进一步的话题

 5.1 计算机模拟与新毕达哥拉斯主义

 5.2 抽象和理想化

 5.3 认识不透明性

 5.4 逻辑形式和计算形式

 5.5 实践上，而非原则上

 5.6 结论

References

索引

保罗·汉弗莱斯著的《延长的万物之尺--计算科学经验主义与科学方法》是“系统科学与系统管理丛书”系列之一。“计算机模拟正在抢走固体物理学领域的诚实的实验家们的饭碗”——计算手段对科学的影响，使科学的很多分支进入了一个明显不同的发展阶段。这一变化的结果就是，在这个或那个领域，人类的能力不再是认识活动成功与否的终极标准。随着科学的触手向远远超出人类能力限制之外的领域不断延伸，人类中心主义已经不合时宜了。如何尝试把这些以计算技术为基础的新方法归入人们熟悉的科学哲学范畴，探讨它与科学方法、经验主义的关系，在大数据时代风起云涌的浪潮中，具有特殊的启发价值。