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D.J.de solla Price指数增长规律在后续研究中普遍获得印证的同时，指数增长模型也暴露自身的不完备一面，本文聚焦3点模型可能的局限:(1)未考虑到内部个体知识单元间的关联关系及互动规律;(2)通过模型无法表征科学及科学共同体内部的分层现象;(3)科学知识动态增长在认知演化和分维理论等先进的理论与方法视角下还呈现出哪些特殊规律与性质？针对以上展开的3小分支问题可以归结为1个要回答的问题:科学知识增长内在序化运转的动力学机制和规律如何且呈现哪些特征？ 由于知识增长作为一种科学社会现象是极其复杂的，远非从单一维度和单一视角就能概括出全貌。针对以上待解决的问题，本文调研不同视角下对知识增长问题研究的相关学派理论，梳理前人在该问题研究上的发展演进脉络并提取诸学派共识性的认知，以此作为本文进一步研究的理论基础。具体来说:(1)如果考虑知识点间内在可能的承接关系（以论文之间的引用来表征）;(2)如果考虑平庸科学家与显赫科学家的科学贡献不等价;(3)如果考虑分形几何、演化动力学新兴的理论和方法等描述工具，科学知识增长又会呈现出何种特征与规律？围绕以上要解决的3个问题，本文逻辑框架通过系统自组织序化规律、自组织演化规律和自组织分维规律3大模块开展详细研究。 科学知识增长的系统自组织序化动力学规律的研究借鉴Lotkaian系统的框架以Price引文网络模型实施建模，并进一步对科学知识增长的信息生产过程开展数学建模与推导论证。利用优先链接原理和主方程推导获得含有2个自由参数的欧拉β函数，称之为双参数广义Price公式，在lin→+∞极限条件下，该β函数进一步变换成为所要推导的双参数负幂分布并伴随4条独特性质。该数学模型推导也将信息计量学中Lotka定律从随机性的统计规律发展成为确定性的内在必然性规律。就如同科学共同体内部同行评议存在统一的客观评审标准，它使得科学共同体内部成员之间的沟通没有任何障碍，专业判断能够收敛并趋于一致共识。而对应于Lotkaian系统的秩序则源自于一条简单的累加优势自组织监督规则，它导致了系统的有序性。累加优势规则同样也是系统动力学建构和演化的迭代交互规则，本文进一步对比它（成功产生成功，失败不予惩罚）与马太效应规则（成功产生成功，失败产生失败）异同，并通过竞争性系统中的生存斗争来阐释为何该累加优势规则会产生。 与此同时，本文以Price引文网络模型论证Lotkaian系统自组织序化建构过程中中间推导发现了内在的隐Markov链。同样的情况在科学计量学其它一系列定量化负幂分布推导模型（包括:Simon词频模型、Price缸式模型、Price引文网络模型、广义华林过程）中复现，其中间推导阶段都获得一条隐马尔科夫链。其背后的逻辑含义:科学发现的内在链式结构。链式结构实际上阐明任何科学发现均不是孤立的现象，而是一系列发现引发新的发现，而新的发现又会激发更新的发现这样一个无尽的科学发现链条，从而形成科学发现的链式结构。Lotkaian科学计量系统沿着Markov链式结构的实现信息生产。它从数学建模上佐证了波普尔指出“问题到问题”的科学发现的链式结构，卢曼认知系统论指出的“沟通制造沟通”的自我指涉链式建构。该链式建构模式进一步印证了“牛顿假设”的正确性，这意味着科学知识是建构在相对较少的显赫科学劳动成果基础之上，而这些显赫科学成就本身，反过来，也是建构在先前少部分学术精英肩膀之上的“链式反应过程”。外来的知识单元添加进现有的系统之中，是建立在不违反学科系统内部已有逻辑序性建构的基础上，也不能违反链式建构的结构连续性。 科学知识增长的系统自组织演化规律。从科学计量的视角，本文进一步引入描述系统演化的2个定量化指标:幂律分布幂指数γ和香农的信息熵量H来表征系统序化程度。仿真结果进一步印证了二者之间存在负相关关系。针对演化问题的研究，本文进一步利用γ区分不同时间切片条件下两类典型的增长态势:Ⅰ型增长态势(γ＜1)，累积增长无极限，强调去中心化，草根理论，符合“长尾定律”特征;而Ⅱ型增长态势(γ＞1)，累积增长有极限，强调核心精英作用，精英理论，呈现“80/20法则”特征。同时，Ⅰ型与Ⅱ型增长态势之间没有绝对鸿沟，系统进化意味着Ⅰ型增长态势会向Ⅱ型增长态势过渡，而不能反过来。 科学知识增长的系统自组织分维规律。信息计量学界呈现出经验性的负幂分布规律，它与分形几何有着相似的数学表达式，因此，知识增长在结构上也会呈现出自相似的特征。负幂分布的幂指数（或序参数）在分维几何中表征了分形几何的分维数。本文进一步通过计算机仿真来模拟Price引文网络的建构过程和科赫(Koch)雪花曲线的迭代分形演化过程，两动力学过程都呈现出Markov链式建构与结构的自相似建构的特征。 总之，①科学知识增长在序化建构过程中呈现出Markov链式建构特征。②同时，科学知识增长还呈现出认知进化的特征，由低一级有序向高一级有序的方向进化，可以通过科学计量学的幂指数γ和信息熵H指标来定量描述。而且系统越有序，幂指数γ越大和信息熵H越小。由于存在Markov链式系统假设，演化问题研究方法可以通过提取不同时间切片条件下的结构对比来实现。③最后，科学知识增长还呈现尺度不变性特征和自相似特征，在无外界扰动情况下，领域系统的幂指数γ保持不变。