蝴蝶效應 是偽命題嗎?

時間 2021-05-11 19:45:41

1樓:

如果自然界中某一種生物滅絕,會有另外的物種填補它的生態位。生態恢復效率取決於物種豐富程度。我認為蝴蝶效應也是一樣,能不能最終導致風暴不僅僅取決於蝴蝶扇動翅膀,還取決於周圍環境對風的抵消程度。

它還會遇到閥門,即產生風的強度如果達不到乙個閥值,那麼無論怎麼扇風都跟沒扇乙個樣。就好比考試,如果面試要60分,那麼你得59跟得0分沒有什麼區別。

2樓:風息

其實哪有什麼蝴蝶效應,我們每一秒每一分鐘做的事都在影響未來。

這一秒影響下一秒,這一分鐘影響下一分鐘,而這些分分秒秒又在影響接下來的日子,影響未來。

3樓:旮旯丸子吱吱

盛世之役。在歷史洪流中,我們個人的地位或許就像乙個水分子一樣渺小,然而或許有可能因為一次分子振動,就能引起歷史洪流的漩渦。或許,一切偉大的出現皆為隨機。

而真正偉大的,源於歷史,和宇宙本身。

4樓:分離者

你說把這個當做比喻來用是絕對的錯誤,我可以明確告訴你,真的真的是乙個比喻。具體的別人也都說了,我就不再贅述。其實蝴蝶煽動翅膀不會實實際際地導致龍捲風,這說法當初被創立就是做比喻用的。

5樓:簡繁

所謂「蝴蝶效應」與「最後乙個稻草壓沉一條船」的邏輯是一樣的;即系統處在臨近狀態邊緣時,很小的外力就可推動系統狀態的突變。

6樓:

蝴蝶效應並不是說蝴蝶扇動翅膀一定能引起風暴,也不是說每乙個風暴之前都一定有蝴蝶扇動翅膀,所以二者並無充分必要關係。實際上,風暴的形成由無數個小事通過無數個因果關係共同決定,如果這些小事中有一件是「蝴蝶扇動翅膀」,那麼把這個小事去掉,龍捲風就無法形成。同理,這無數件小事中的其他去掉,或者在這些小事中加入一件原本沒有的小事,那風暴都會消失,變成其他的結果,這才是蝴蝶效應。

不過這些都是臆想,是無法證實的。另外,答主作為宿命論信徒,其實是覺得世態發展只有乙個方向的,所以蝴蝶效應平行宇宙都應該不存在才對。

7樓:MADAO

就像大自然有自淨功能,我偏向於認為歷史程序或者萬事萬物的發展在他邁開第一步的時候就已經形成了一條穩定的脈絡,並朝著這個脈絡歪歪扭扭的前進。途中可能會碰到各種各樣的變數,會使這條路偏離主幹道,但總會有一種力量來撥亂反正,讓這條路趨向於主幹道,並沿著這條主幹道走下去。因為這條路是由種種因素相互契合形成的,我不認為哪一種或幾種因素發生變化能夠干擾這個整體發生翻天覆地的變化。

8樓:逍遙魚

周星星:「我在妓院做,當然希望母雞好。她心情不好,就會怠慢客人,客人就會生氣,生氣就不來,不來就關門,關門我就睡馬路,你敢說不關我的事?」

9樓:吳邪

我認為蝴蝶效應,並不是偽命題,它是一種真實的東西,比如說蝴蝶效應的第一部當中,開場有一句話是:縱使細微如蝴蝶之鼓翼,也能造成千里外之颶風。——混沌理論,這句話我認為是真理!

10樓:李曉龍

我擦,這個命題你都要懷疑。我去

允許我吐槽下,這是宇宙的究極命題。他講的是宇宙大模型的聯動作用。這不需要證明,因為這個命題必然成立。

困難點在於,你需要知道這個蝴蝶在什麼時間,什麼地點,什麼氣溫,扇動一下多重的翅膀。這就是因果,因果不是報應,因果就是因果,

天道就是這個,為毛線佛祖掐指一算,就能知道事件前後。因為因果必然會反應影響到他,只是這個反應是顯性的還是隱性的。

我要發飆了,這個回答都有那麼多人誤解,或者理解的不夠深入。

當然整個社會宇宙就是動態過程,比如你這個蝴蝶扇動翅膀,,你就需要考慮下這個蝴蝶在什麼地方,什麼時間和什麼地點扇動。這些時間和地點當然不是唯一的

簡單的說,你如果要的是模糊解答,比如說上海一場颱風,只有地點,其他引數都無,那麼這個蝴蝶會輕鬆很多

如果你要在上海爆發一場毀滅級別颱風,地面建築物全部銷毀。那麼這個蝴蝶可能類似也不行

因為地球模型在這邊,肯定有長寬高,溫度濕度,氣流等引數公式。只是太複雜了人類現在的觀察力和技術無法完成建模計算

所以,你不能否認存在這個可能。並且這個可能必然成立,無需證明。你要證明就需要準備好乙個腦力無限,並且散熱優良的大腦。

請給你大腦配備足夠的能量,並且在能量消耗的過程中,你注意你自己的行為保持階段勻速來減少你乙個數量級的計算量。

11樓:

蝴蝶效應的本質是,反決定論.或者說,是在決定論的語境下反決定論(確定系統中的微小差異).

認為,乙隻蝴蝶/一群蝴蝶/全世界的所有蝴蝶的某些行為,必然會被對映為氣象上的某些現象.,所謂充分條件.

蝴蝶效應,這個詞,就是用來反對這種觀點的.

12樓:

在一般應用中『蝴蝶效應』一詞只是作為乙個模擬,來形容一系列連鎖反應,或者是細節決定成敗。之所以讓我們覺得很嚴謹,是因為加上了『效應』二字,而且還給出了這樣乙個實驗的背景解釋。

如果覺得這個詞不夠科學,那就用老祖宗留下來的祖訓吧:『風起青萍之末』。

13樓:

蝴蝶效應是一種比喻說法,是大氣一種現象的形狀很像蝴蝶的兩個翅膀,並不是真的蝴蝶。蝴蝶效應一文的作者本來並不是取得『蝴蝶效應』這個題目,也沒有寫任何蝴蝶的東西在文章裡面,文章只是單純乏味的科學資料,是另乙個人為了增加文章的可讀性,幫他加上了蝴蝶效應的比喻。

14樓:雷賽尅

不是偽命題。「蝴蝶效應」用數學化的語言表述出來是:多元函式關係中的某乙個自變數的微小變化引起因變數的顯著(巨大)變化。

蝴蝶翅膀震動引起的氣流變化可以看做自變數之一,而氣候指數可以看做因變數。

另一方面,「蝴蝶效應」理論只是乙個模型——它假設其他諸多自變數保持不變,而只有乙個或者幾個自變數發生變化,從而導致因變數的變化。這在理論上是成立的。

但是在實際的氣候系統中,各種自變數時刻都在變化,共同對氣候產生影響,並且達到了一種平衡狀態,這種狀態可以允許某些'自變數'發生微小變化而保持'因變數'不變,於是蝴蝶效應幾乎不可能在實際中發生。

打個不是很恰當的比方: 設z=x^100-y^101,當x足夠大時,若y保持不變,則z對x的偏導數是比較大的,這說明x發生一點小變化引起的z的變化都會比較大。但是在實際的環境中,x和y都會在某個範圍內不斷變化,從而x引起的變化會被y引起的變化抵消,所以z會保持在乙個比較穩定的範圍內。

15樓:李紹唐

蝴蝶效應本身沒有錯,但生活中大部分對他的應用應該都是錯的,尤其中文定義用到的引起,頗為不妥,這不是因果關係,混沌裡面不存在邏輯過程

用在天氣預報這種非線性複雜系統中是可以理解的,平時請勿把它認同為細節決定成敗,差之毫釐謬以千里之類的同義詞,其特點就在於不講邏輯,難以預見,無限可能。

16樓:

-問題:當我們在談論混沌動力系統中的因果性的時候,我們在談論什麼?

混沌有幾種定義,不過我在這裡只想說其中的一種:假設世界是確定的,即,以決定論的方式執行的,其中沒有量子力學式的隨機性的東西。那麼,混沌被定義為:對於任意乙個世界狀態 x,

至於證明,真正的證明是不可能的。即便你能夠回到過去,並且恰好觀察到了乙個 x 的情況而不是乙個 x+e 的情況,但是由於你本身的擾動,你回去的世界已經不是 x,而是 x+A 了。而這個擾動可比乙隻蝴蝶要大多了。

更何況你根本就不可能回到過去。

最後再強調一些細節:我們說的初始世界的細微擾動在某種意義上來說是雙向的。一般來說,如果在決定論的世界中,我們假定了乙個初始世界 x ,並且假定了另乙個和這個世界在這一時刻僅有乙個微小差別的世界 x+e,那麼混沌效應往往是雙向的,即,這兩個世界之間不僅有差距足夠大的未來,還會有差距足夠大的歷史。

而在這個地方,「原因」的意義實際上已經不是那麼正常了。-

17樓:

這不是個命題,自然談不上是偽命題。

如 @黃瀚之 所說,「蝴蝶效應」是比喻,用於描述動力系統中「初始條件的微小變化造成巨大影響」這個現象。

比喻中,蝴蝶與風暴間的關係是無法證實的,因為不能重複實驗。但是這個比喻所描述的現象很容易實驗或模擬。

18樓:

hash(雜湊,雜湊)函式滿足蝴蝶效應的設定。

對於乙個給定的檔案,隨便改變其中的乙個byte,甚至是乙個bit,設計得好的hash函式最後的輸出值應該是有巨大差異的。

可以認為世間的活動就是設定好的函式,但是變數太多,結果太多。

當然,你的問題是問是否是偽問題。

我個人認為蝴蝶效應描述的是一種現象的理論,只要證明這種現象與理論相互匹配即可。

蝴蝶效應的本意是現實的細微改動會導致結果的巨大變化,但是沒有明確的演算法能夠計算出來是何種變化。

它可能會產生了龍捲風,也有可能風速提高了0.000000001公尺/S

「根據蝴蝶效應,我吃了乙個KFC,KFC的妹妹應該會愛上我。」

這個邏輯是很荒誕的,根據問題補充內容的思路,甚至問題本身都存在問題。

例如:「我回答了這個問題,你這個問題根據蝴蝶效應有可能會消失,但是它沒有消失,所以它不存在!」

19樓:檸檬七喜

蝴蝶扇翅膀引起暴風應該只是個比喻吧。

蝴蝶效應的定義是「初始值極微小的擾動會造成系統巨大變化的現象。」這點在電腦科學上應該很容易找到例證,貌似提出這個效應的由來也是和計算機有關,來自http://

zh.wikipedia.org/wiki/%

E8%9D%B4%E8%9D%B6%E6%95%88%E5%BA%94#.E8.9D.

B4.E8.9D.

B6.E6.95.

88.E6.87.

89.E7.9A.

84.E7.94.

B1.E4.BE.

86中的」蝴蝶效應「的由來。

比如圖形學中的旋轉變換:考慮到當不間斷地旋轉乙個物體時,為了使旋轉過程連續、逼真,每次所轉過的角度α必須很小,此時有cosα≈1且sinα≈α(α為弧度值)……

當然,實際系統中還必須考慮積累誤差問題,即在誤差積累變得太大時,需要重新計算物體的準確位置。

說的很業餘,期待更好的答案。

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