系统科学，顾名思义是研究系统的科学。正如最早使用系统科学一词的美籍奥地利生物学家贝塔朗菲(如右图)指出，系统是相互联系相互作用的若干组成部分的综合体。系统论的观点强调研究对象的整体性、关联性、层次性以及动态性。由定义可以看出系统的三个基本组成，即组分，联系以及整体功能。从科学和定量的角度研究系统，自然容易想到用图模型来表示系统的抽象结构。然而数学上的图论研究对象与系统有着诸多区别，例如系统可以是无穷大的，系统论也允许并研究时间变化情形，系统组分间可以有多种关系存在。因此，复杂网络的概念就应运而生。宽泛来讲，复杂网络是复杂系统各组成部分之间相互作用的连通模式和强度的表示。从网络的角度来建模系统，是结构决定功能思想的体现。用节点表示系统的组分，用边表示组分的相互作用，忽略组分个体的差异，更多地强调系统各组分间的相互作用以及系统整体的功能表现，与系统论的思想十分契合。复杂系统与复杂网络互相协调补充，但又不完全重复。1998年6月，时为美国康奈尔(Cornell)大学理论与应用力学系博士生的Watts及其导师非线性动力学专家Strogatz教授在《Nature》杂志上发表题为：“‘小世界’网络的集体动力学”的文章。1999年10月，时为美国Notre Dame大学物理系教授的Barabási及其学生Albert在《Science》上发表题为“随机网络中标度的涌现”的文章。这两篇开创性的文章标志着新视角下网络科学的兴起。“小世界”与“无标度”两类重要现象的发掘和演绎，证实了各类真实网络某些重要的共同普遍的性质，在世纪之交激发了网络科学研究热潮。网络科学以复杂网络为研究对象，吸收了来自图论、线性代数、动力学系统、优化、统计物理、概率论、统计学以及计算机科学等多个领域的方法，成为一个蓬勃发展的崭新交叉学科。

1.生物科学中的复杂网络                        2.计算机科学中的复杂网络

3.社会科学领域中的复杂网络                  4.控制科学中的复杂网络

        兴起于世纪之交的网络科学对于复杂性科学的研究产生了极大的推动作用，在揭示系统复杂性产生机理、认识系统复杂性涌现规律、控制系统复杂性突变影响等方面提供了许多新的重要方法。经过二十年蓬勃发展后，网络科学将进入下一个关键的十年。在新的发展阶段，网络科学迫切需要更多数学家的加入，为定量化地描述复杂系统的结构和动力学做出跨学科的努力。相信未来随着更多数学理论工具的引入，网络科学必将能对更多的现象进行更贴合实际的建模，预期会收获更丰盛的成果。