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看到天氣預報說第二天有大暴雨，於(yu) 是隻得被迫取消了出行計劃，結果蹲在家裏等了一天，陰霾的天空也隻是掉了幾滴可憐的眼淚，說好的大暴雨卻不見了蹤影。

這樣的情景你有沒有遇到過？一定遇到過，而且不止一次。自從(cong) 有天氣預報以來，“天氣預報不準”就是人們(men) 茶餘(yu) 飯後調侃的話題，而人們(men) 之所以總是調侃天氣預報，就是因為(wei) 不理解天氣預報為(wei) 什麽(me) 總是測不準。要知道，當代科學已經如此發達，在地球軌道運行的各種航天器總量已經超過了1000個(ge) ，我們(men) 不僅(jin) 登上了月球背麵，還向火星派去了探索的使者，人類文明的發展速度如此之快，為(wei) 什麽(me) 一個(ge) 小小的天氣預報還總是出錯呢？其實這事還真不怪天氣預報，因為(wei) 測不準是很正常的。

在日常生活中，測不準的不僅(jin) 僅(jin) 是天氣預報，比如我們(men) 抓起一把豆子向前拋灑，豆子會(hui) 散落一地，而我們(men) 再次抓一把豆子，還以相同的力量和相同的角度進行拋灑，所有的豆子還會(hui) 準確地落在第一次拋灑時的位置嗎？

不會(hui) ，無論你嚐試多少次都不會(hui) ，即便你用力量和角度都極其精確的機器來代替人，同樣也無法做到。類似的事情還出現在股票市場上，無論你盯著K線圖看多久，做多少分析，經驗多麽(me) 豐(feng) 富，想要準確預測出明天的走勢都是不可能的，一個(ge) 建築師把樓蓋塌了，是不可饒恕的錯誤，但一個(ge) 證券分析師判斷錯了明天的走勢，是一件再正常不過的事情。

為(wei) 什麽(me) 撒豆子和股票走勢都無法準確預測呢？這還要從(cong) 一個(ge) 我們(men) 都非常熟悉的概念說起，那就是蝴蝶效應。

蝴蝶效應理論告訴我們(men) ：“一隻亞(ya) 馬遜雨林中的蝴蝶偶爾扇動幾下翅膀，兩(liang) 周後就能引起美國得克薩斯州的一場龍卷風”，這是什麽(me) 意思呢？意思就是說初始條件下的微小變化將會(hui) 帶動整個(ge) 係統產(chan) 生長期的巨大連鎖反應。當然，並不是所有係統初始條件的變化都會(hui) 導致巨大的連鎖反應，會(hui) 產(chan) 生這種影響的係統，我們(men) 稱之為(wei) “混沌係統”，混沌係統是美國氣象學家愛德華·洛倫(lun) 茲(zi) 於(yu) 1963年所提出的概念。

洛倫(lun) 茲(zi) 在研究大氣變化的時候嚐試使用計算機對大氣中的各項數據進行模擬計算，第一次計算時所使用的數據精確到了小數點後6位，而在第二次計算時所使用的數據隻到小數點後3位。

其實兩(liang) 次計算所使用的數據的差距是非常微小的，但最終的計算結果卻相距甚遠，於(yu) 是洛倫(lun) 茲(zi) 便提出了“混沌係統”的概念，它的特點就是對初始數據的變化極其敏感。所謂混沌係統就是指在一個(ge) 確定性係統中，存在著貌似隨機的不規則運動。為(wei) 什麽(me) 說貌似隨機呢？因為(wei) 我們(men) 所知的宏觀物理世界並不是隨機的，而是確定的，種什麽(me) 因就會(hui) 得什麽(me) 果。但由於(yu) 混沌係統中影響運動的因素過多，所以任何一個(ge) 因素的微小變化都會(hui) 導致最終結果的巨大變化。

以撒豆子為(wei) 例，我們(men) 真的能夠保證兩(liang) 次拋灑的力量角度以及各種客觀條件都完全一致嗎？

不能，無論是人還是機器都做不到，隻要力量和角度出現了納米級的差別，都會(hui) 導致結果的巨大不同，況且還有實驗環境的空氣流動也不可能完全一致。股票市場也是一樣，如果你能夠知道所有交易參與(yu) 者的交易情況以及他們(men) 的心理活動，你當然可以準確預測每一天的股票走勢，但事實上這是不可能的，你不可能知道某個(ge) 交易者早上是不是吃了不幹淨的東(dong) 西，從(cong) 而引發了腹瀉，導致了他當天的交易行為(wei) 被迫取消或推遲。

混沌係統並不是真的隨機，而是貌似隨機，它所呈現出來的隨機性，源於(yu) 係統內(nei) 影響運動的因素過多，以至於(yu) 我們(men) 無法搞清楚所有的數據，也就無法做出準確的預測。

天氣就是這樣一個(ge) 混沌係統，我們(men) 可以通過更先進的氣象衛星來獲得更加準確的氣象數據，但更加準確並不意味著絕對準確，其中微小的差別都會(hui) 導致最終的天氣狀況出現較大的差距。我們(men) 對初始數據的掌握越多，對最終結果的預測就越準，但我們(men) 不可能準確掌握所有的初始數據，所以也不可能使預測絕對準確，所以天氣預報測不準是很正常的，即使是在未來，我們(men) 也隻能做到讓天氣預報越來越準，而不能做到算無遺策。

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