利用无源网络分析和预测现实世界中的社会、经济和生物系统是一个复杂而重要的课题。无源网络是指在网络中没有中央控制节点的一种网络结构，例如社交网络、交通网络、生态网络等。在这样的网络中，节点之间的联系和影响关系非常复杂，因此需要采用适当的方法来分析和预测网络的行为。
首先，针对社会、经济和生物系统中的无源网络，我们可以采用复杂网络分析的方法，来研究网络的拓扑结构、节点的连接方式、网络中的节点重要性等。通过分析网络的拓扑结构，可以了解网络中的关键节点和子群体，从而预测网络的稳定性、脆弱性和发展趋势。同时，可以利用复杂网络分析的方法来研究网络中的信息传播、疾病传播、意见形成等现象，从而预测这些现象在网络中的传播路径和规律。
其次，针对经济系统中的无源网络，我们可以利用复杂网络分析的方法来研究经济体系中企业、行业和个人之间的联系和影响关系。通过分析这些联系和影响关系，可以预测经济系统中的风险传播、产业互动和市场波动等现象，从而为政府和企业提供决策支持和风险管理建议。
最后，针对生物系统中的无源网络，我们可以利用复杂网络分析的方法来研究生物体之间的食物链、种群迁徙和生态平衡等关系。通过分析这些关系，可以预测生物系统中的物种灭绝、生态系统崩溃和环境变化等现象，从而为生态保护和资源管理提供参考意见。
综上所述，利用无源网络分析和预测现实世界中的社会、经济和生物系统需要运用复杂网络分析的方法，深入研究网络的拓扑结构和节点之间的联系，从而预测网络中的各种现象和事件。这不仅需要具备复杂网络分析的理论知识，还需要结合具体的案例和数据，进行实证研究和建模分析，以增强预测的准确性和可信度。