只是久守下，失手非奇事。适应不到，后果有二:1，出现粗暴的变动——步入混乱边缘。2，爆炸性，能扭转整个系统的混乱变动。试试看一个运行良好的鱼缸，NH3含量特然上升，硝化系统能够适应到，NH3自会慢慢下降。否则，硝化菌也被NH3毒死，你猜想会怎样？
苏联，约百年中，能适应到重重变动，最后一镬，几个月内整个国家便瓦解了。马雅文化亦同。

　　一个变量的变化，使另一变量上升或下降。但升几多，降几多，并没有特定的比例，是为非线性关系。
B.非线性关系non—linearity
先说，线性关系 ——你上班时，早了十分钟出门口，结果是早了十分钟到达公司；迟了十分钟出门口，结果是迟了十分钟到达公司。
非线性关系是 ——你上班时，早了十分钟出门口，结果是早了二十分钟到达公司，或迟了十八分钟。为何？交通情况此时不同彼时。
Sally Goerner:“非线性关系的前因与后果，是不成比例的。”

　　鱼缸系统的变量，属非线性关系，是无规律的，不可预测的。因为迭代，和反馈。

　　下集
迭代iteration

　　迭代是一种反复演算，不断把计出的答案，放回方程式再计算。对数学无兴趣的鱼友，可以不看下文〔 〕内的字。

　　〔以一条线性关系的方程式说明迭代:Xn+1 = k*Xn
Xn，Xn+1的n字，是代表了演算的第n步，和第n+1步。假设k=2，n=0时，X=3，即X0=3。把它们代入方程式，便能计出Xn+1，即X0+1，即X1。
那么第一次演算的结果，X1 = 2*3 =6。
把X1再放回方程式的右手边，即Xn那里，就能计出X2，X2=2*6 = 12。如此类推，反复演算，你可以计出各步演算的X值。
X0=3
X1=6
X2=12
X3=24
X4=48
X5=96
X6=192
线性方程式的迭代，是有规律的，可预测的。看，每个X*2，就是下一个X了。〕

　　之后，看看非线性关系的方程式，即代表鱼缸等系统的变量的运动的方程式，我举出其中一条，名叫逻辑斯蒂方程式logistic equation，Xn+1= k*Xn*（1—Xn）。
X，k都是变数。
假设X=使珊瑚患brown jelly的原生虫的密度，开始时是0.2。
k=原生虫的食物供应量。
我们看看k变化时，X会被影响成怎样。当k由1开始增加，X会是先趋于一个稳定值。k增到2，3时，X变得复杂，但还是有迹可循，如隔代变化于几个数值之间。当k去到4，原生虫的密度变化，便变得毫毛规律，乱杂无章，脱轨。
大家看，当k升到4，X的变化:
0.2
0.64
0.9216
0.289014
0.821939
0.585421
0.970813
0.113339
0.401974
0.961563
0.147837
0.503924
0.999938
0.000246
0.000985
0.003936
0.015682
0.061745
0.23173

　　如果这变量是pH，它跳来跳去，变来变去，怎去救亡？而它的变，又会引发另一些变量的变。你的缸子到今日还未有事发生，觉得幸运吗？

　　反馈feedback

　　变量还有互动关系。

　　卡拉ok内，大家一定听过喇叭忽然发出很刺耳的怪声。成因，是喇叭原本发出的声音，被咪拾取并输送到扩音器，声音被放大后，再由喇叭发出，再一次被咪拾取，送到扩音器……在极短时间内不断反复，滚雪球效应下，成为巨响。这便是正反馈。
正反馈是变量A上升时，变量B被影响而上升。因变量B的上升，B反过来影响变量A，A也上升。A再影响变量B，像个回路般，A及B一齐越来越大。亦可以一齐越来越细。
一道股票A的坏消息传出，人们为免损失而把股票沽出，股票A因而下跌。人们见到它跌，便更紧张地纷纷卖出，股票A因而下跌更多。下跌更多，人们更恐慌地沽出更多……
鱼缸系统的例子:主理人落药愈多，鱼的白点愈严重。
鱼有些白点→主理人落含铜的药→硝化菌被伤害→NH3、NO2上升→鱼stress精神压力上升→鱼免疫系统下降→鱼更多白点→主理人落更多含铜的药……→鱼更多更多白点……
2，化氮功能下降→硝化细菌数量下降（被NH3毒死）→化氮功能更加下降→硝化细菌数量更加下降……

　　负反馈是
变量A上升时，变量B被影响而上升。因变量B的上升，变量A反被影响而下降。
Reef link 店内有很多人，全体同时讲话

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