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→非线性
=== 非线性 ===
=== 非线性 ===
[[File:A_Trajectory_Through_Phase_Space_in_a_Lorenz_Attractor.gif|200px|thumb|right|洛伦兹吸引子当 ρ = 28, σ = 10, and β = 8/3 <ref>Daniel Dennett (1995), [https://en.wikipedia.org/wiki/Darwin%27s_Dangerous_Idea Darwin's Dangerous Idea], Penguin Books, London, ISBN 978-0-14-016734-4, ISBN 0-14-016734-X </ref>]]
复杂系统通常具有非线性行为，意味着输入相同的状态和内容，系统可能会作出不同的回应。在数学和物理学中，非线性描述的是输入和输出不成比例的系统。当给定输入变化时，系统产生的结果可能远大于或远小于输入的变化，甚至根本没有输出（这取决于系统当前的状态或参数值的取值）。
复杂系统通常具有非线性行为，意味着输入相同的状态和内容，系统可能会作出不同的回应。在数学和物理学中，非线性描述的是输入和输出不成比例的系统。当给定输入变化时，系统产生的结果可能远大于或远小于输入的变化，甚至根本没有输出（这取决于系统当前的状态或参数值的取值）。
复杂系统中一个有意思的研究就是'''非线性动力系统'''，它是由一个或多个非线性项组成的微分方程组。一些非线性动力系统，如[[洛伦兹系统]]，可以产生一种称为'''混沌'''的数学现象。 '''混沌'''，适用于复杂系统，通常是指是指对初始条件的敏感依赖，如“蝴蝶效应” 。在这样一个系统中，小的初始改变状态可能会导致截然不同的结果。因此，混沌行为的数值模拟非常困难，因为在计算的中间阶段，很小的扰动误差会导致模型产生极为不准确的结果。此外，即使在想他刺激下，如果一个复杂的系统回到一个之前的初始状态，它可能会表现出和之前状态完全不一样的行为，完全不同的行为反应，所以混沌也对经验推断的方式提出了挑战。
复杂系统中一个有意思的研究就是'''非线性动力系统'''，它是由一个或多个非线性项组成的微分方程组。一些非线性动力系统，如[[洛伦兹系统]]，可以产生一种称为'''混沌'''的数学现象。 '''混沌'''，适用于复杂系统，通常是指是指对初始条件的敏感依赖，如“蝴蝶效应” 。在这样一个系统中，小的初始改变状态可能会导致截然不同的结果。因此，混沌行为的数值模拟非常困难，因为在计算的中间阶段，很小的扰动误差会导致模型产生极为不准确的结果。此外，即使在想他刺激下，如果一个复杂的系统回到一个之前的初始状态，它可能会表现出和之前状态完全不一样的行为，完全不同的行为反应，所以混沌也对经验推断的方式提出了挑战。