butterfly effect是什么意思，butterfly effect的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
[力] 蝴蝶效应
例句
A better technical term that can well explain this idea is the Butterfly Effect.
有一个更专业的术语可以更好地解释这个想法，那就是“蝴蝶效应”。
Butterfly Effect (Chaos Theory).
蝴蝶效应(混沌理论)。
The Butterfly Effect is the reason.
原因是蝴蝶效应。
Do you know the Butterfly Effect?
你知道“胡蝶效应”吗？
CALL it an instance of the butterfly effect.
这是一个蝴蝶效应的实例。
专业解析
蝴蝶效应（Butterfly Effect）是混沌理论中的一个核心概念，指在一个复杂动态系统中，初始条件的微小变化，可能通过一系列连锁反应，最终导致系统状态发生巨大而难以预测的改变。其名称源于一个形象的比喻：一只蝴蝶在巴西扇动翅膀，可能通过大气系统的复杂相互作用，最终在美国得克萨斯州引发一场龙卷风。这个比喻强调了微小扰动在非线性系统中的潜在放大效应。
核心含义与科学背景
- 非线性系统的敏感性：蝴蝶效应揭示了某些系统（如天气、金融市场、生态系统）对初始条件具有极端敏感性。这类系统被称为“混沌系统”，其特点是即使初始差异微乎其微，随着时间的推移，结果也会产生巨大的分歧，使得长期预测变得极其困难或不可能。
- 长期行为不可预测性：它解释了为什么精确的长期天气预报难以实现。即使拥有近乎完美的模型和几乎全部的初始数据，微小的测量误差或未被注意到的扰动（如那只“蝴蝶”），也可能在数天或数周后导致完全不同的天气结果。
- 非因果关系的直接性：需要强调的是，“蝴蝶扇动翅膀”并非直接“导致”龙卷风。它代表了一个微小的、可能被忽略的初始扰动，这个扰动在系统复杂的非线性相互作用中被逐级放大，最终导致了显著的结果。这并非简单的线性因果关系。
起源与应用
- 气象学起源：概念由美国气象学家爱德华·洛伦兹（Edward Lorenz）在1961年发现。他在使用计算机模拟天气时，将中间结果0.506127简略输入为0.506，这个微小的舍入误差导致了后续模拟结果的巨大偏差，从而揭示了系统对初始条件的敏感依赖。他在1972年的一次演讲中首次使用了“蝴蝶效应”这一比喻作为标题。
- 广泛应用：该概念已超越气象学，被广泛应用于诸多领域：
- 物理学：理解湍流、量子系统等复杂现象。
- 金融学：解释市场波动、金融危机（微小事件可能引发连锁反应）。
- 生态学：研究物种灭绝、生态系统稳定性（微小扰动可能破坏平衡）。
- 社会学/历史学：探讨小事件如何可能改变历史进程（尽管应用需谨慎）。
- 数学：混沌理论研究的基石。
意义与启示
蝴蝶效应强调了世界内在的复杂性和相互关联性。它提醒我们：
- 在复杂系统中，微小的行动或事件可能产生深远且意想不到的后果。
- 精确预测复杂系统的长期行为存在根本性限制。
- 需要关注初始条件和潜在的小扰动，特别是在关键决策或风险评估中。
参考资料：
- Lorenz, E. N. (1963). Deterministic Nonperiodic Flow. Journal of the Atmospheric Sciences, 20(2), 130–141. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1963)020<0130:DNF>2.0.CO;2 （洛伦兹的原始论文）
- American Mathematical Society. What is Chaos Theory? https://www.ams.org/publicoutreach/feature-column/fcarc-chaos （美国数学学会对混沌理论的解释）
- Encyclopædia Britannica. Butterfly effect. https://www.britannica.com/science/butterfly-effect （大英百科全书词条）
- The MIT Press Reader. (2020). When Edward Lorenz Discovered the Butterfly Effect. https://thereader.mitpress.mit.edu/when-edward-lorenz-discovered-the-butterfly-effect/ （MIT出版社关于洛伦兹发现的文章）
网络扩展资料
Butterfly Effect（蝴蝶效应） 是混沌理论中的一个核心概念，描述复杂系统中微小初始变化可能引发长期巨大连锁反应的现象。以下是综合解释：
1. 定义与起源
- 科学定义：指在动力系统中，初始条件的微小偏差通过非线性相互作用被放大，最终导致系统结果的显著差异。例如，蝴蝶扇动翅膀可能间接引发远方的龙卷风（）。
- 提出者：由美国气象学家爱德华·洛伦兹（Edward Lorenz）于1963年提出。他在计算机模拟天气时发现，输入参数的微小差异（如0.506与0.506127）会导致结果完全偏离（）。
2. 科学原理
- 混沌系统特性：系统对初始条件高度敏感，长期预测困难。洛伦兹用“蝴蝶煽动翅膀”的比喻解释这一现象（）。
- 数学表达：洛伦兹方程揭示了非线性系统的敏感性，其简化形式为：
$$
begin{cases}
frac{dx}{dt} = sigma(y - x)
frac{dy}{dt} = x(rho - z) - y
frac{dz}{dt} = xy - beta z
end{cases}
$$
其中微小参数变化会显著影响结果（）。
3. 应用领域
- 气象学：解释天气预报的局限性（）。
- 社会学：微小社会机制可能引发重大变革或危机，如政策调整或舆论传播（）。
- 经济学：股市波动、市场预测中的不确定性（）。
- 影视文化：同名科幻电影系列（如《蝴蝶效应1-3》）以时间旅行为主题，探讨选择对未来的影响（）。
4. 启示与争议
- 哲学意义：强调事物发展的复杂性与不可预测性，挑战传统因果论（）。
- 争议点：部分学者认为“蝴蝶效应”被过度泛化，实际科学中需严格满足混沌系统条件（）。
如需进一步了解，可参考洛伦兹原始论文或混沌理论相关著作（来源：）。
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