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| == 历史 == | | == 历史 == |
− | [[File:蝴蝶效应.jpg|400px]][[File:蝴蝶效应2.jpg|400px]] | + | [[File:蝴蝶效应.jpg|400px|thumb|right]][[File:蝴蝶效应2.jpg|400px|thumb|right|]] |
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− | 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《确定性非周期流》(Deterministic Nonperiodic Flow)<ref>Lorenz, Edward N. (March 1963). "[https://scholar.google.com/scholar_lookup?title=Deterministic+non-periodic+flow&author=E.+N.+Lorenz&publication_year=1963 Deterministic Nonperiodic Flow]". Journal of the Atmospheric Sciences. 20(2): 130–141.</ref>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。”在后来的演讲和论文中他用了更加有诗意的表达——“蝴蝶效应”。
| + | 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《确定性非周期流》Deterministic Nonperiodic Flow <ref>Lorenz, Edward N. (March 1963). "[https://scholar.google.com/scholar_lookup?title=Deterministic+non-periodic+flow&author=E.+N.+Lorenz&publication_year=1963 Deterministic Nonperiodic Flow]". Journal of the Atmospheric Sciences. 20(2): 130–141.</ref>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。”在后来的演讲和论文中他用了更加有诗意的表达——“蝴蝶效应”。 |
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− | 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。他观察到,他的天气模型的运行与初始条件数据,四舍五入似乎无关紧要的方式,将无法再现运行与未经处理的初始条件数据的结果。他观察到,将天气模型的初始条件进行看似无关紧要的四舍五入之后,就无法产生与未经四舍五入处理的初始条件同样的结果。他将这种现象称之为“混沌学(混沌理论)”。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,即不起眼的一个小动作却能引起一连串的巨大反应。
| + | 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。他观察到,他的天气模型的运行与初始条件数据,四舍五入似乎无关紧要的方式,将无法再现运行与未经处理的初始条件数据的结果。他观察到,将天气模型的初始条件进行看似无关紧要的四舍五入之后,就无法产生与未经四舍五入处理的初始条件同样的结果。他将这种现象称之为“混沌学([[混沌理论]])”。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,即不起眼的一个小动作却能引起一连串的巨大反应。 |
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| == 定义 == | | == 定义 == |
| * 理论定义: | | * 理论定义: |
− | 在混沌理论(Chaos theory)中,蝴蝶效应(Butterfly effect)是对初始条件的一种敏感依赖——在初始条件下,确定性非线性系统的一种状态的微小变化会导致在后续状态巨大差异。
| + | 在[[混沌理论]] Chaos theory中,蝴蝶效应 Butterfly effect 是对初始条件的一种敏感依赖——在初始条件下,[[确定性非线性系统]]的一种状态的微小变化会导致在后续状态巨大差异。 |
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| * 理论依据: | | * 理论依据: |
− | 递归(系统向其初始状态的近似返回)和系统状态对初始条件的敏感依赖性是造成混沌运动的两个主要因素。它们带来的实际影响就是使复杂系统(如天气系统)难以进行超过特定时间范围的预测(天气预测的话大约1周),因为无法完全准确地测量起始大气条件。当点随着时间以指数速度任意靠近、融合、分开时,动力学系统就会显示出对初始条件的这种敏感依赖性。这个定义不是基于拓扑学的,它本质上是一种测量。
| + | [[递归]](系统向其初始状态的近似返回)和系统状态对初始条件的敏感依赖性是造成混沌运动的两个主要因素。它们带来的实际影响就是使复杂系统(如天气系统)难以进行超过特定时间范围的预测(天气预测的话大约1周),因为无法完全准确地测量起始大气条件。当点随着时间以指数速度任意靠近、融合、分开时,动力学系统就会显示出对初始条件的这种敏感依赖性。这个定义不是基于拓扑学的,它本质上是一种测量。 |
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− | 普林等人提出了一种量子算法来测量保真度衰减,这种算法“初始状态虽然相同,但在动力学影响下其发散速率也会不同,即使各动力学因素的区别极其微小,所带来的发散速率差别也是可测的”。经典的蝴蝶效应考虑的是在给定汉密尔顿系统(Hamiltonian system)中一个物体的位置和(或)速度的微小变化所产生的影响,而量子蝴蝶效应则考虑的是在给定的初始位置和速度下哈密顿系统的微小变化所产生的影响。这种量子蝴蝶效应已被实验证实。量子和半经典处理的系统对初始条件的敏感性被称为量子混沌。
| + | 普林等人提出了一种量子算法来测量保真度衰减,这种算法“初始状态虽然相同,但在动力学影响下其发散速率也会不同,即使各动力学因素的区别极其微小,所带来的发散速率差别也是可测的”。经典的蝴蝶效应考虑的是在给定汉密尔顿系统 Hamiltonian system 中一个物体的位置和(或)速度的微小变化所产生的影响,而量子蝴蝶效应则考虑的是在给定的初始位置和速度下哈密顿系统的微小变化所产生的影响。这种量子蝴蝶效应已被实验证实。量子和半经典处理的系统对初始条件的敏感性被称为量子混沌。 |
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| * 韩立新, 霍江河. “蝴蝶效应”与网络舆论生成机制[J]. 当代传播, 2008(06):65-68.[https://www.ixueshu.com/document/37b2a6291a6e745b.html] | | * 韩立新, 霍江河. “蝴蝶效应”与网络舆论生成机制[J]. 当代传播, 2008(06):65-68.[https://www.ixueshu.com/document/37b2a6291a6e745b.html] |
| * 匡文波. 论新媒体传播中的“蝴蝶效应”及其对策[J]. 国际新闻界, 2009, 6(8):72-75.[https://www.ixueshu.com/document/3c180ef4115de4af.html] | | * 匡文波. 论新媒体传播中的“蝴蝶效应”及其对策[J]. 国际新闻界, 2009, 6(8):72-75.[https://www.ixueshu.com/document/3c180ef4115de4af.html] |
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| == 参考文献 == | | == 参考文献 == |