洛伦茨试图加了一丁点海水，模拟的上亿年的时间，发现乱七八糟，一点周期性也没有。
洛伦茨做了多个模拟，发现只有加一丁点的，哪怕是蝴蝶大小的东西，就比起什么都不加的样子要混乱很多，而且所用时间不长。
如果加入蝴蝶大小的东西，那么几天后在某一个地方居然出现了飓风。
洛伦茨心里极为惊讶，才知道蝴蝶可以引发一场飓风，这太惊人了。
所以系统性的东西的运动状态，由于相互影响的缘故，导致会有极其大的变化。
这种变化就称之为混沌效应。
混沌有随机性、有敏感性、分维的自相似结构。
这是一种非线性系统。
有很多模型可以描述，比如：双摆、三体运动、气象、心律紊乱，云彩分布等等。
后来为了让混沌描述准确，就实用电路方法来理解混沌中的模型。
洛伦兹在想：混沌态构造无理数混沌不可测，根据结构和初使状态，产生无理数，这个无理数确定，可以预测。
精确度问题不可能，但跟混沌数相关。
稳定混沌系统，可以预测，比如三体。
稳定混沌状态，从任何一刻开始向下的运动都可与混沌数联系，以此可以做出预测。
混沌分类，简单分类，复杂分类。
他毫无思路，只知道当下任何随机数都有周期性。
这些周期性也能用傅立叶分析出对应三角函数提炼出来。
想要让这些随机数分布没有周期性，只能让他们试图变得无法傅立叶级数可分离才行。
混沌学可以产生随机数，因为混沌绝对没有周期。
只有在达到很多的量时，才有一种统计学的稳定的某个状态。
像图灵发现的牛斑。
这就是细胞数量过多的结构。
很多结构过多是，都会有一种稳定态。
大量偶然行为，到达一定数量是形成必然。
这是统计学，所以统计学是链接偶然与宏观混沌现象的一个桥梁。
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