蝴蝶效应源于混沌理论，用于描述看似无关的事物或条件（也称为初始条件）的微小变化如何影响大型复杂系统。对蝴蝶效应最常见的描述如下：南美洲的一只蝴蝶拍打翅膀会影响到德克萨斯州的天气，这意味着系统中一个部分的最微小变化会对另一个部分产生巨大影响。更广泛地说，蝴蝶效应可以解释为什么预测像天气这样的大型系统仍然不完全准确，因为有许多未知的变量需要追踪。
蝴蝶效应的概念是由美国数学家和气象学家爱德华-诺顿-洛伦兹首次提出的，他是混沌理论的创始人。有一次，当洛伦兹在计算机中运行一个全球气候模型时，他想节省一些时间，所以他用上次运行的一些结果作为初始条件（取一些重要的数字），并在中途开始运行模型。结果发现，从中间运行的模型的结果与从开始运行的模型的结果有很大的不同。洛伦兹和他那一代的大多数其他科学家认为，无论你从哪里开始，模型的输出都应该是一样的。但在现实中，小的变化会使输出有很大的不同。
基于这些结果，洛伦兹提出了后来被称为蝴蝶效应的说法。这表明，像天气这样的大型复杂系统具有非常敏感的依赖性，这意味着这种系统的发展取决于大量的因素，因此很难准确预测天气。
蝴蝶效应不仅仅适用于天气系统；事实上，任何复杂的系统都可能受到看似微小因素的影响。例如，太阳系中小行星的运动就很难预测。这是因为小行星的路径会受到太阳系中各种引力的影响，包括太阳、行星、卫星甚至其他小行星的引力。在人类行为中，微小的初始变化会使一些行为变得不可预测，一个人在小时候发生的事情会影响他或她的一生。
比如说蝴蝶效应就是很典型的一个例子。本来两个事物是距离很远的，但是也会产生联系，产生一系类复杂的连锁反应。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。
扩展资料
蝴蝶效应的理论扩展到其他方面：
1、社会方面
蝴蝶效应在社会学界用来说明：一个微小的机制，如果不加以及时地引导、调节，可能会给社会带来非常大的危害，戏称为“龙卷风”或“风暴”；一个微小的机制，只要正确指引，经过一段时间的努力，将有可能会产生轰动效应，或称为“革命”。
2、经济方面
2003年，美国发现一宗疑似疯牛病案例，马上就给刚刚复苏的美国经济带来一场破坏性很强的飓风。扇动“蝴蝶翅膀”的，是那头倒霉的“疯牛”，受到冲击的，首先是总产值高达1750亿美元的美国牛肉产业和140万个工作岗位；而作为养牛业主要饲料来源的美国玉米和大豆业，也受到波及，其期货价格呈现下降趋势。
蝴蝶效应（ The Butterfly Effect）是指在一个动力系统中，初始条件下微小的变化能带动整个系统的长期的巨大的连锁反应。这是一种混沌现象。蝴蝶在热带轻轻扇动一下翅膀，遥远的国家就可能造成一场飓风。美国气象学家爱德华·罗伦兹（Edward Lorenz）1963年在一篇提交纽约科学院的论文中分析了这个效应。“一个气象学家提及，如果这个理论被证明正确，一个海鸥扇动翅膀足以永远改变天气变化。”在以后的演讲和论文中他用了更加有诗意的蝴蝶。对于这个效应最常见的阐述是：“一只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”。
蝴蝶效应在混沌学中也常出现。又被称作非线性。
非线性，俗称“蝴蝶效应”。
