的预测。

    然而，这个预测已经被实验证明在多数情况下是不正确的。那么，在这个层面上说明，这种预测是一个非线xìng的过程。

    所谓这样一个非线xìng的过程是说，系统的未来情形对初始值有着强烈的敏感xìng，这就是人们常说的"蝴蝶效应"：在某地的一只蝴蝶动了一下翅膀，遥远的另一个地方就下了一场大暴雨。

    通过计算机的模拟实验，得出了另一个结果：起初，去酒吧的人数没有一个固定的规律，然而，经过一段时间后，这个系统去与不去的人数之比接近于60：40，尽管每个人不会固定地属于去或不去的人群，但此系统的这个比例是不变的。如果把计算机模拟实验当做更为全面的、客观的情形来看，计算机模拟的结果说明的是更为一般的规律。

    生活中有很多例子与这个模型的道理是相通的。"股票买卖"、"jiāo通拥挤"以及"足球博彩"等等问题都是这个模型的延伸。对这一类问题一般称之为"少数人博弈"。

    例如，在股票市场上，每个股民都在猜测其他股民的行为而努力与大多数股民不同。如果多数股民处于卖股票的位置，而你处于买的位置，股票价格低，你就是赢家；而当你处于少数的卖股票的位置，多数人想买股票，那么你持有的股票价格将上涨，你将获利。

    在实际生活中，股民采取什么样的策略是多种多样的，他们完全根据以往的经验归纳得出自己的策略。在这种情况下，股市博弈也可以用"少数人博弈"来解释。

    "少数人博弈"中还有一个特殊的结论，即：记忆长度长的人未必一定具有优势。因为，如果确实有这样的方法的话，在股票市场上，人们利用计算机存储的大量的股票的历史数据就肯定能够赚到钱了。而这样一来，人们将争抢着去购买存储量大、速度快的计算机了，在实际中人们还没有发现这是一个炒股必赢的方法。

    "少数人博弈"还可以应用于城市jiāo通。现代城市越来越大，道路越来越多、越来越宽，但jiāo通却越来越拥挤。在这种情况下，司机选择行车路线就变成了一个复杂的少数人博弈问题。

    在这个过程中，司机的经验和司机个人的xìng格起作用。有的司机因有更多的经验而更能躲开塞车的路段；有的司机经验不足，往往不能有效避开高峰路段；有的司机喜欢冒险，宁愿选择短距离的路线；而有的司机因为保守而宁愿选择有较少堵车的较远的路线等等。最终，不同特点、不同经验司机的路线选择，决定了路

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