骨牌效应和蝴蝶效应的区别

骨牌效应和蝴蝶效应的区别

骨牌效应和蝴蝶效应都是描述事物发展中相互联系的重要理论，但它们的含义和应用场景却有着显著不同。本文将从多个角度深入分析骨牌效应和蝴蝶效应的特点和区别。

骨牌效应和蝴蝶效应的区别

一、定义及含义

骨牌效应，又称为“连锁反应”，意味着一个行为或事件会传递到其他行为或事件，最终造成一连串连锁反应。像骨牌一样，每一个骨牌都会推倒下一个骨牌，最终导致一系列的事件发生。

而蝴蝶效应指的是一个小小的变化可能会在某个时间和地点引起巨大的影响。来源于混沌理论，在动态因素系统中，初始条件的微小变化可能会导致非常大的差异。蝴蝶的微小扇动翅膀，可能会在另一处的某个时间和地点引发一场龙卷风。

二、示例分析

骨牌效应最突出的例子是雪崩效应。在山峰上滑雪者的一个轻微变化，可能导致雪崩的大规模发生，对周围生命和财产造成极大的威胁。另外，在文化和社会中，也能够看到骨牌效应的影响。例如，流行的艺术或文化产品的成功，可能会影响到其他同样类型的作品创作和发行。每一个创作者或生产商的行为，都会对整个产业的发展和未来作出贡献。

蝴蝶效应则常被用于描述气候变化中的影响。一个广告活动，一个树的被砍伐，甚至一头牛的排便，都可能会在未来的时间和地点引发全球气候上的变化。这种微小的变化可能会引发非常大的社会和经济影响。

三、影响时间和范围

骨牌效应发生在一个相对短暂的时间内，且影响范围较小，通常局限于一个相对封闭的系统内。而蝴蝶效应的影响则更加普遍和长久，同时也更加难以预测和控制。一个小小的事件可能会导致全球不同地区，甚至是整个星球上的其他事件的发生。

四、关于变量

骨牌效应的本质是变量的积累。早期的事件提供了一个积累加的动机和动能，导致整个系统在后续时间的反应中更加容易受到变量的影响。蝴蝶效应中的变量则是非常微小的，因此更容易被忽略或者不被看重。

结论

骨牌效应和蝴蝶效应有诸多区别，但它们都强调的是事物之间相互联系的重要性。骨牌效应的影响通常发生的相对封闭的系统内，而蝴蝶效应则具有普遍和长久的影响，并且往往具有不可预测性。它们的研究和应用都为人们更好地了解和应对复杂的事物变化提供了帮助。

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“消息一传十，十传百”叫什么效应

一传十 十传百 原指疾病传染，后形容消息传播极快。也成蝴蝶效应或多米诺骨牌效应。
蝴蝶效应最常见的阐述是：“一个蝴蝶在巴西轻拍翅膀，可以导致一个月后德克萨斯州的一场龙卷风。”这句话的来源，是由于这位气象学家制作了一个电脑程序，可以模拟气候的变化，并用图像来表示。最后他发现，图像是混沌的，而且十分像一只蝴蝶张开的双翅，因而他形象的将这一图形以“蝴蝶扇动翅膀”的方式进行阐释，于是便有了上述的说法。
蝴蝶效应通常用于天气，股票市场等在一定时段难于预测的比较复杂的系统中。此效应说明，事物发展的结果，对初始条件具有极为敏感的依赖性，初始条件的极小偏差，将会引起结果的极大差异。
蝴蝶效应在社会学界用来说明：一个坏的微小的机制，如果不加以及时地引导、调节，会给社会带来非常大的危害，戏称为“龙卷风”或“风暴”；一个好的微小的机制，只要正确指引，经过一段时间的努力，将会产生轰动效应，或称为“革命”。

蝴蝶效应和多米诺骨牌连锁反应是同一种意思吗?

不是。
蝴蝶效应：不同事物间的关联
说的就是广泛的
每样事都息息相关
一个改变引起其他所有的改变
是不断积累
表现出的大变化
多米诺骨牌连锁反应：大多是同一事物间紧密相关影响
是连锁的
是一个单一方向的
一级出错
也就结束了

什么是蝴蝶效应（蝴蝶效应我们都理解错了）

万维钢的精英日课

你肯定听说过一个词，“蝴蝶效应”，形容的是一件微小的事情，可能会带来很大的风险。但万老师说，当人们在谈论“蝴蝶效应”的时候，基本上都说错了。

这是为什么呢？我们一起来听听万老师的讲解。

“蝴蝶效应”是人们经常谈论的一个科学典故，说巴西的一只蝴蝶震动翅膀，有可能在几周之后，在美国德克萨斯州，导致一场飓风。人们经常用蝴蝶效应形容微小的事情可能带来很大的影响。

而这一讲我想说的是，当人们谈论蝴蝶效应的时候，基本上都说错了。而这个认知错误更体现了一个重要的观念错误。

咱们先说说“蝴蝶效应”是怎么来的。

1961年，美国数学家爱德华·洛伦兹（Edward Lorenz）在用计算机模拟天气变化的时候，发现一个有意思的现象。我们知道计算机模拟都有输入的参数和输出的结果。本来有个输入参数的数值应该是 0.506127，有一次模拟中洛伦兹为了省事，就把它给来了个四舍五入，用 0.506 代替。其实我们平时工作中经常这么干，误差不到万分之二，对吧？

可是洛伦兹发现，计算机输出的结果，不是相差万分之二，也不是相差百分之二，也不是相差百分之二十 —— 而是变成了一个完全不同的天气状况。

这就相当于说，你测量某地大气压数值如果有万分之二的误差，你预测出来的天气就从晴天变成下雨了。

这是一个令人绝望的发现。如果是这样的话，请问谁能保证测量的参数都无比准确呢？那所谓的天气预测还有什么意义呢？

不过数学家们可不是第一次遇到这种情况。数学家早就知道，对于“非线性系统”，结果有时候就是会对初始值非常敏感 —— 初始值差一点点，结果就会相差很大。这也是“混沌”这个概念的起源。比如著名的“三体问题”就是一个非线性系统。三个临近的星球在引力作用下会如何运动？开始的位置差一点点，后面的结果就会很不一样。反过来说，“线性系统”就简单了，输入差一点，输出也差一点。

洛伦兹有感于非线性系统这个性质实在太不好对付，就打了个夸张的比方，说这简直就是说巴西的蝴蝶震动翅膀，带来了德克萨斯的一场飓风啊……

请注意，洛伦兹说的只是一个夸张的比喻而已。蝴蝶不会导致飓风。

洛伦兹当初可能正好用了一个特别敏感的模型。事实上并不是所有的非线性系统对所有的输入参数都那么敏感。天气系统并不是一个特别夸张的变化多端的系统。人们经常把股市描写成混沌系统，有些看起来很无害的小波动也有可能带来股市比较大的波动，但是小波动不会导致股灾之类的大事件。

人们经常用蝴蝶效应形容小事导致了大事，但这个观念是错误的。如果你对“导致”这个动词的理解跟我一样，我就要说服你，小事不会“导致”大事。

咱们先看看什么叫“导致”。

下面这张图，大概是人心目中蝴蝶效应的一个形象写照 ——

从小到大的一堆多米诺骨牌排在一起，最大的一块有一个人那么大，最小的一块比指甲盖还小，只能用镊子拿。放倒最小的一块，骨牌就会连锁反应，最终把最大的一块也推倒。

这不就是蝴蝶效应吗？这不就是小骨牌导致了大骨牌的倒下吗？

不是。

是这些骨牌的排列方式，导致了大骨牌的倒下。这是一个极其危险的系统。就算最小的骨牌不倒，中间任何一个骨牌倒下，都会导致后面所有的骨牌倒下。

如果要追责的话，你要问的不是谁推倒了最小的骨牌 —— 最小的骨牌有权做它想做的事情 — 而是谁把骨牌排列成这个样子！这就好比说如果你把一堆炸药堆放在一起，只要一个火星就能引起爆炸，那如果真的爆炸了，你不应该埋怨那个火星，你应该反思的是为什么炸药这么危险的东西不好好管理。

火星总会来的。小骨牌总要倒下。蝴蝶总要震动翅膀。你应该怪罪的是系统，而不是导火索。

那什么样的系统容易出危险呢？1979 年，美国宾夕法尼亚州的三里岛核电站，发生了一次严重的反应堆融毁事故。事故没有造成直接或者间接的人员伤亡，但是光是清理费用就超过了 10 亿美元。当时美国政府请了一位叫查尔斯·佩罗（Charles Perrow）的社会学家帮着分析事故原因。佩罗的研究，从此改变了人们对大事故的看法 [1]。

跟一般公众的观点相反，核电站，其实是一种非常不容易出毛病的东西。切尔诺贝利核电站是完全没经验的设计，才出了那么大的灾难。三里岛核电站是老式的设计，安全性能跟今天的新型核电站不能比，但就是这样，它也没那么容易出问题。佩罗发现，三里岛事故，是由三个原因同时起作用导致的 ——

第一，反应堆有个给水系统，正常情况下应该供水，但是出现故障没用供水。本来这个可能性在设计方案中就考虑到了，还有两个备用系统可以自动供水 —— 但不巧的是，备用系统在之前维护的时候被关闭了，没有按规定打开。

第二，因为没有水，反应堆温度就上升，这时候有个泄压阀就自动开启降低温度。等到温度降下来，按理说泄压阀应该自动关闭，可是因为故障它没有关上，于是导致反应堆的冷却剂往外流。

第三，如果工作人员能正确判断发生了什么，也能立即采取有效措施。可是工作人员看到的指示灯显示泄压阀已经关闭了。这是因为指示灯的设计是显示是否已经“命令 ”泄压阀关闭，而不是显示泄压阀的真实状态。工作人员被误导了。

这三件事只要有一件不发生，大事故就不会发生。英文中有个词叫“完美风暴（perfect storm）”，意思是几个因素恰好一起发生了，导致一个剧烈的后果 —— 三里岛核事故，就是一场完美风暴。

那请问，这个事故里谁是蝴蝶呢？应该指责谁呢？人们本能反应是指责当时负责操作的工作人员，可是三件事是在 13 秒内发生的！工作人员根本来不及反应！

佩罗说，我们真正应该指责的是系统。

从三里岛事故出发，佩罗总结，现代几乎所有重大事故 —— 包括飞机坠毁、化工厂爆炸等等 —— 都有两个共同特征。

第一个特征是“复杂”。中文的“复杂”对应到英文有两个词，一个是 complex，一个是 complicated。后者的意思差不多是“很麻烦、不容易理解”，而前者的意思是系统的各个部分互相关联，不是简单的连接。我们说的这个复杂是 complex。

以前我们专栏说过“系统思维”，我们知道系统里有正反馈和负反馈回路 [2]。正反馈回路会让系统不稳定，负反馈回路会让系统回归稳定。核电站这种系统实在太复杂了，其中有各种反馈回路，有些部分之间的关联还是隐藏的，可能设计者都想不到。那么如果有一个正反馈关联回路是你没想到的，在事故中开启了，就会很麻烦。

第二个特征是“紧致耦合（tight coupling）”。所谓紧致耦合，就是这个系统缺少缓冲地带 [3]，错一点都不行，没有余闲 [4]。

出现这个情况往往是系统过于追求效率，搞得什么东西都一环套一环可丁可卯，结果错一步就导致后面全错。

比如大桥就是一个不复杂、耦合也不紧的系统。哪个桥墩有问题，不至于马上波及别的桥墩，大桥对付着还能用上一段时间。道路交通也不复杂，但是耦合比较紧，一条路上任何一个地方出事故，整条路都得堵车。大学系统很复杂，但是耦合不紧，教授们就算搞搞政治斗争也翻不了天。可是像核电站和化工厂这种东西，如果又复杂耦合又紧，那就容易出大事故。

当人们强调“安全”的时候，总爱说什么要狠抓“安全意识”，什么“年年讲月月讲天天讲”，什么“警钟长鸣”。可是安全意识有用吗？

其实“天天讲”是个不好的教育方法，重复的信息会被人脑自动忽略。如果一个烟雾报警器有事儿没事儿动不动就叫，你会直接关掉它了事。

更重要的是，真正的大事故不是蝴蝶引起的。我们需要的不是安全意识，而是安全系统。

经常与蝴蝶效应共同出现的一句话是“XX无小事”，这也是一个错误的观念。无小事 = 无大事。

如果一个领导只会笼统地说什么“这很复杂啊！这很重要啊！千里之堤毁于蚁穴啊！核电站无小事！”，我认为这领导啥也不懂。做事得善于分清轻重缓急。敢于忽略小事，你才能做好大事。

把系统搞好了，有缓冲区有余闲有稳定回路，我们就可以有恃无恐。反过来说如果系统不行，人就算整天战战兢兢也难保不出事儿。

凡夫畏果，菩萨畏因，我们有现代化管理知识的人还要再加一句：佛畏系统。

注释：[1] 此事详情见于 Meltdown: Why Our Systems Fail and What We Can Do About It, by Chris Clearfield and András Tilcsik, 2018.

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混沌理论、多米诺骨牌、蝴蝶效应这三者是不是有什么从属关系？

多米诺骨牌现象:推倒第一张骨牌，点数多米诺骨牌其余发生连锁反应依次倒下 表示事物间的连锁反应.
而蝴蝶效应是说"亚马逊雨林一只蝴蝶翅膀偶尔振动，也许两周后就会引起美国得克萨斯州的一场龙卷风"的学说,只是用来解释解释空气系统的理论.
蝴蝶效应是为了证实混沌理论的一个例子= = 这样说懂了吧

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