Basics
模型是用数学公式和图表展现出来的形式化结构，它能够帮助我们理解世界。掌握和使用模型可以提高我们理解、解释、设计、沟通、行动、预测和探索等能力。
- 「简化」，剥离不必要的细节，抽象掉若干现实世界中的要素，或者从头开始创造
- 「形式化」，通常需要使用形式定义（数学公式、算法、结构表示）
- 「非具象化」，对于世界而言，抽象的模型都是错误的
对「多元模型」的使用，是非常重要的，毕竟一个模型视角有一定的局限性，多个模型好比「微积分」一样，逐渐运算准确。
- 最底层的是思考方式，或者说是哲学，是思维的范式 哲学(Philosophy).squo
- 往上走是抽象的思维主义，是一种基础的意识形态，是一种思想的具体表达，比如：犬儒主义、利己主义，价值主义，虚无主义，人文主义，共产主义，资本主义，唯物主义，唯美主义，现实主义，理想主义…
- 再往后是流派所表达的观念或者观点（Statements），最后形成「意识形态」
Models for Thinking
基础思维与心智模型 (Foundational Thinking & Mental Models)
- 第一性原理 (First Principle)
- 逆向思维 (Inversion)
- 奥卡姆剃刀原则 (Occam's Razor)
- 汉诺剃刀 (Hanlon's Razor)
- 概率思维 (Probabilistic Thinking)
- 能力圈 (Circle of Competence)
- 认知局限性 (CircleOfCompetence)
- 模型局限性 (ModelLimitation)
- 实验性思维 (ThoughtExperiments)
- 1357原则 (1357 Principle)
- 天时、地利、人和（Time, Place, People）
- 自私的基因（The Selfish Gene）
- 进化与选择
- 竞争思维 (Competition)
- 军事思维 (Military)
数学与统计基础模型 (Mathematics & Statistics)
贝叶斯定理 (Bayes' Theorem)
- 贝叶斯定理 (Bayes's Theorem)
关键统计分布与定理 (Key Statistical Distributions)
- 正态分布 (Normal Distribution)
- 泊松分布 (Poisson Distribution)
- 二项分布 (Binomial Distribution)
- 几何分布 (Geometric Distribution)
- 指数分布 (Exponential Distribution)
- 均匀分布 (Uniform Distribution)
- 大数定律 (Law of Large Numbers)
- 中心极限定理 (Central Limit Theorem)
回归分析 (Regression Analysis)
- 回归分析 (Regression Analysis)
其他数学框架
- 关键思维模式：Linear vs Non-Linear, Static vs Dynamic, Deterministic vs Probabilistic, Discrete vs Continuous, etc.
- Fundamental Frameworks: Logical Models, Set Theory, Graph Theory, Game Theory ...
自然科学模型 (Natural Sciences)
物理学模型 (Physics Models)
- 牛顿力学 (Newtonian Mechanics)
- 热力学 (Thermodynamics)
- 相对论 (Relativity)
- 量子力学 (Quantum Mechanics)
生物学模型 (Biology Models)
- 自然进化论 (Natural Evolution)
- 分子生物学 (Molecular Biology)
- 遗传学 (Genetics)
- 生态学 (Ecology)
- 生物信息学 (Bioinformatics)
社会科学模型 (Social Sciences)
经济学模型 (Economics Models)
- 供需关系 (Supply and Demand)
- 博弈论 (Game Theory)
- 比较优势 (Comparative Advantage)
- 市场失灵 (Market Failure)
- 前景理论 (Prospect Theory)
- 市场模型（Market Model）
- 福利模型（Welfare Model）
- 权衡模型 (TradeOff)
- 林迪效应 (LindyEffect)
- 生产模型 (Production Model)
- 周期模型（Cycle Model）
心理学模型 (Psychology Models)
- 马斯洛需求层次理论 (Maslow's Hierarchy of Needs)
- 认知失调 (Cognitive Dissonance)
- 学习理论 (Learning Theories)
- 依恋理论 (Attachment Theory)
- 认知偏差 (Cognitive Bias)
- 确认偏差 (Confirmation Bias)
- 可用性偏差 (Availability Bias)
- 锚定偏差 (Anchoring Bias)
- 福格行为模型 (Fogg Behavior Model)
商业与战略模型 (Business & Strategy)
战略分析模型 (Strategic Analysis Models)
- 波特五力模型 (Porter's Five Forces)
- 波特价值链模型 (Porter's Value Chain)
- SWOT分析模型 (SWOT Analysis)
- 颠覆性创新 (Disruptive Innovation)
- 蓝海战略 (Blue Ocean Strategy)
- 穆林七领域模型 (Mullin's Seven Domains Model)
- 商业创新分析模型(Business Innovation Analysis Model)
- 借风造势 & 顺势而为
管理理论 (Management Theories)
- 科学管理理论 (Scientific Management)
- 行政管理理论 (Administrative Management)
- 官僚制理论 (Bureaucracy Theory)
其他重要模型 (Other Important Models)
思维方法 (Thinking Methods)
- ZOOM思维 (ZOOM Thinking)
- 金字塔结构思维 (Pyramid Structure Thinking)
- 帕累托原则 (Pareto Principle)
- 多层因素分析 (PNF)
- 复盘式思维 (Review Thinking)
- 批判性思维模式 (Critical Thinking)
- N顺位思考模式 (N-th Order Thinking)
- 归纳演绎 (Induction and Deduction)
- 六顶帽子方法 (6 Hats)
- 5W2H 问题引导法
- 分层抽象模型 (LayeredStructure)
- 换位思考 & 多视角分析 (ChangePosition)
- 层次推理思维 (Layered Infer)
- 杠铃策略（Leverage and Buffer）
- 权重矩阵 (WeightMatrix)
- 价值思维 (Values)
- 仿生和拟态思维（Bionic and Mimicry Thinking）
- DFSQBZS - 道法术器兵志势
系统与网络模型 (System & Network Models)
- 抓手和杠杆 (Liver)
- 系统分析模型 (System Analysis Model)
- 循环图与反馈环模型 (Feedback Loop)
- 网络模型 (Network Models)
- 混沌分析 (Chaos Analysis)
- 系统特征分析 (System Properties Analysis)
- 不动点 (FixedPoint)
- 冰山模型 (IceBergeModel)
- 扩散（传播）模型
- 量变与质变
- 极性分析
- STC Operator
创新与设计模型 (Innovation & Design Models)
- 一般系统和产品设计过程模型 (PDP)
- 问题分析与设计决策树 (Decision Tree)
- 升维视角 (GodView)
- ElonMusk 的做事五步思考法则（综合思考模型）
- 突破束缚
- 备份与冗余 (BackupAndRedundancy)
软件工程模型
- 软件工程领域的应用研发执行思维模型 (SE)