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蝴蝶效应
(一种混沌现象)
理论由来
美国气象学家爱德华·罗伦兹(Edward N.Lorenz)1963年在一篇提交纽约科学院的论文中分析了这个效应。“一个气象学家提及,如果这个理论被证明正确,一只海鸥扇动翅膀足以永远改变天气变化。”在以后的演讲和论文中他用了更加有诗意的蝴蝶。对于这个效应最常见的阐述是:“一只南美洲亚马逊河流域热带雨林中的蝴蝶,偶尔扇动几下翅膀,可以在两周以后引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。”其原因就是蝴蝶扇动翅膀的运动,导致其身边的空气系统发生变化,并产生微弱的气流,而微弱的气流的产生又会引起四周空气或其他系统产生相应的变化,由此引起一个连锁反应,最终导致其他系统的极大变化。他称之为混沌学。当然,“蝴蝶效应”主要还是关于混沌学的一个比喻。也是蝴蝶效应的真实反应。不起眼的一个小动作却能引起一连串的巨大反应。
理论研究
某地上空一只小小的蝴蝶扇动翅膀而扰动了空气,长时间后可能导致遥远的彼地发生一场暴风雨,以此比喻长时期大范围天气预报往往因一点点微小的因素造成难以预测的严重后果。微小的偏差是难以避免的,从而使长期天气预报具有不可预测性或不准确性。长时期大范围天气预报是对于地球大气这个复杂系统进行观测计算与分析判断,它受到地球大气温度、湿度、压力诸多随时随地变化的因素的影响与制约,可想其综合效果的预测是难以精确无误的、蝴蝶效应是在所难免的。我们人类研究的对象还涉及到其他复杂系统(包括“自然体系”与“社会体系”),其内部也是诸多因素交相制约错综复杂,其“相应的蝴蝶效应”也是在所难免的。“今天的蝴蝶效应”或者“广义的蝴蝶效应”已不限于当初爱德华·诺顿·罗伦兹的蝴蝶效应仅对天气预报而言,而是一切复杂系统对初值极为敏感性的代名词或同义语,其含义是:对于一切复杂系统,在一定的“阈值条件”下,其长时期大范围的未来行为,对初始条件数值的微小变动或偏差极为敏感,即初值稍有变动或偏差,将导致未来前景的巨大差异,这往往是难以预测的或者说带有一定的随机。
社会方面
蝴蝶效应通常用于天气、股票市场等在一定时段难以预测的比较复杂的系统中。如果这个差异越来越大,那这个差距就会形成很大的破坏力。这就是为什么天气或者是股票市场会有崩盘和不可预测的自然灾害。
经济方面
2003年,美国发现一宗疑似疯牛病案例,马上就给刚刚复苏的美国经济带来一场破坏性很强的飓风。扇动“蝴蝶翅膀”的,是那头倒霉的“疯牛”,受到冲击的,首先是总产值高达1750亿美元的美国牛肉产业和140万个工作岗位;而作为养牛业主要饲料来源的美国玉米和大豆业,也受到波及,其期货价格呈现下降趋势。但最终推波助澜,将“疯牛病飓风”损失发挥到最大的,还是美国消费者对牛肉产品出现的信心下降。在全球化的今天,这种恐慌情绪不仅造成了美国国内餐饮企业的萧条,甚至扩散到了全球,至少11个国家宣布紧急禁止美国牛肉进口,连远在大洋彼岸中国广东等地的居民都对西式餐饮敬而远之。这让人联想到时下的禽流感,最初在个别国家发现的禽流感,很快波及全球,就算在没有发现禽流感的地区或国家,人们也会谈“鸡”色变。
语言方面
数学方面
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甲
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乙
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丙
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1
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1
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1.00001
|
1.0001
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2
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0.642092616
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0.642078493
|
0.641951397
|
3
|
1.337253178
|
1.337292556
|
1.337647006
|
4
|
0.237883877
|
0.237842271
|
0.237467801
|
5
|
4.124136332
|
4.124885729
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4.131642109
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6
|
0.667027903
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0.66594562
|
0.656236434
|
7
|
1.269957474
|
1.272789148
|
1.29854625
|
8
|
0.310255611
|
0.30715408
|
0.279182071
|
9
|
3.119060463
|
3.152660499
|
3.488344037
|
10
|
-44.37343796
|
90.34813006
|
2.767389601
|
11
|
-2.424894313
|
-1.056234059
|
-2.546431398
|
12
|
1.147785023
|
-0.565363802
|
1.476981164
|
13
|
0.45018926
|
-1.576175916
|
0.094091367
|
14
|
2.069157407
|
0.005379641
|
10.5965853
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15
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-0.544176342
|
185.8842166
|
0.421601998
|
16
|
-1.652562399
|
1.705748261
|
2.229677257
|
17
|
0.081948782
|
-0.135777195
|
-0.774313338
|
18
|
12.17541547
|
-7.31969225
|
-1.02241908
|
19
|
-2.42617226
|
-0.59169349
|
-0.610874688
|
20
|
1.150750903
|
-1.48807061
|
-1.428119284
|
21
|
0.44662703
|
-0.082914948
|
-0.143653138
|
22
|
2.088110796
|
-12.03290058
|
-6.913261967
|
23
|
-0.569001376
|
1.693228262
|
-1.37130542
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古籍记载
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