点是元素数目特别少，因此可以用较少的变数来描述，这种系统可以用牛顿力学去加以解析。 (B)无组织的“复杂”系统：其特征是元素和变量数很多，但其间的耦合是微弱的，或随机的，即只能用统计的方法去分析。热力学研究的对象一般就是这样的系统。(C)有组织的复杂系统：特征是元素数目很多，且其间存在着强烈的耦合作用。
（2）智能性和自适应性：这意味着系统内的元素或主体的行为遵循一定的规则，根据“环境”和接收信息来调整自身的状态和行为，并且主体通常有能力来根据各种信息调整规则，产生以前从未有过的新规则。通过系统主体的相对低等的智能行为，系统在整体上显现出更高层次、更加复杂、更加协调职能的有序性。
（3）局部信息，没有中央控制：在复杂系统中，没有哪个主体能够知道其他所有主体的状态和行为，每个主题只可以从个体集合的一个相对较小的集合中获取信息，处理“局部信息”，做出相应的决策。系统的整体行为是通过个体之间的相互竞争、协作等局部相互作用而涌现出来的。最新研究表明，在一个蚂蚁王国中，每一个蚂蚁并不是根据“国王”的命令来统一行动，而是根据同伴的行为以及环境调整自身行为，而是先一个有机的群体行为。
另外，复杂系统还具有突现性、不稳性、非线性、不确定性、不可预测性等等特征。从目前来看，人们研究复杂系统主要采用两种方法：一种方法是利用计算机仿真的方法通过模拟复杂系统中个体的行为，让一群这样的个体在计算机所营造的虚拟环境下进行相互作用并演化，从而让整体系统的复杂性行为自下而上的“凸显”出来。这就是圣塔菲（Santa Fe）研究所研究复杂系统的主要方法。另一方面，人脑面对复杂系统可以通过有限的理性和一些不确定信息做出合理的决策，得到满意的结果，因此，研究人脑面对复杂系统是如何解决问题的则是另一种“自上而下”的解决问题的方法，我们不妨称这种方法为“控制”方法。
复杂性科学所感兴趣的正是最后一种有组织的复杂系统。因为对于第一种系统来说，传统的牛顿力学范式的分析方法已经给出了这类系统行为的很好的解释。而对于第二类系统，由于其元素数目太多，必然是元素间的耦合“失去”个性，从而能够用统计方法去研究，成为一种简单的系统。所以，复杂系统的元素并不是多数就复杂，只用具有中等数目大小的系统才是一个有趣的系统，也才是一个复杂的系统。
我们知道，经济运行的制度系统本身是一个复杂系统，每一个人就构成了系统的元素，他们根据自己的决策规则选择合适的时机进行经济活动。按照“凸显”的方法来研究这样的系统，目前的演化博弈论制度分析实际上采用了一个模拟的交易市场，并且创造若干相互博弈的虚拟“人”，每个“人”都用给定偏好的规则进行博弈，虽然现实中的人用到的决策规则远远比博弈模型中的“人”的复杂的多，但是这样的近似还是有意义的，因为当若干这样的个体组合在一起构成系统的时候，宏观经济的制度系统的一些现象就会自下而上的“凸显”出来，这些涌现出来的现象在很多方面还是客观反映真实经济系统的。