墨菲定律

上一篇 / 下一篇  2008-02-22 08:04:08

墨菲定律(Murphy's Law)

  墨菲定律(Murphy's Law)亦称莫非定律、莫非定理、或摩菲定理,是西方世界常用的俚语。  

  墨菲定律:事情如果有变坏的可能,不管这种可能性有多小,它总会发生。比如你衣袋里有两把钥匙,一把是你房间的,一把是汽车的,如果你现在想拿出车钥匙,会发生什么?是的,你往往是拿出了房间钥匙。

  这就是著名的“墨菲定律”。

  墨菲定律(Murphy’s Law)缘于美国一位名叫墨菲的上尉。他认为他的某位同事是个倒霉蛋,不经意说了句笑话:“如果一件事情有可能被弄糟,让他去做就一定会弄糟。”这句话迅速流传。在流传扩散的过程中,这句笑话逐渐失去它原有的局限性,演变成各种各样的形式,其中一个最通行的形式是:“如果坏事有可能发生,不管这种可能性多么小,它总会发生,并引起最大可能的损失。”

  经过多年,这一“定律”逐渐进入习语范畴,其内涵被赋予无穷的创意,出现了众多的变体,“如果坏事有可能发生,不管这种可能性多么小,它总会发生,并引起最大可能的损失”、“If anything can go wrong, it will.(会出错的,终将会出错)”、“笑一笑,明天未必比今天好。”“东西越好,越不中用”、“别试图教猪唱歌,这样不但不会有结果,还会惹猪不高兴!”

  墨菲定律的原话是这样说的:If there are two or more ways to do something, and one of those ways can result in a catastrophe, then someone will do it.(如果有两种选择,其中一种将导致灾难,则必定有人会作出这种选择。)

  根据“墨菲定律”,一、任何事都没有表面看起来那么简单;二、所有的事都会比你预计的时间长;三、会出错的事总会出错;四,如果你担心某种情况发生,那么它就更有可能发生。

  “墨菲定律”诞生于20世纪中叶,这正是一个经济飞速发展,科技不断进步,人类真正成为世界主宰的时代。在这个时代,处处弥漫着乐观主义的精神:人类取得了对自然、对疾病以及其他限制的胜利,并将不断扩大优势;我们不但飞上了天空,而且飞向太空……我们能够随心所欲地改造世界的面貌,这一切似乎昭示着:一切问题都是可以解决的。无论是怎样的困难和挑战,我们总能找到一种办法或模式战而胜之。

  正是这种盲目的乐观主义,使我们忘记了对于亘古长存的茫茫宇宙来说,我们的智慧只能是幼稚和肤浅的。世界无比庞大复杂。人类虽很聪明,并且正变得越来越聪明,但永远也不能彻底了解世间的万事万物。人类还有个难免的弱点,就是容易犯错误,永远会犯错误。正是因为这两个原因,世界上大大小小的不幸事故、灾难才得以发生。

  我们都有这样的体会,如果在街上准备拦一辆车去赴一个时间紧迫的约会,你会发现街上所有的出租车不是有客就是根本不搭理你,而当你不需要租车的时候,却发现有很多空车在你周围游弋,只待你的一扬手,车随时就停在你的面前。如果一个月前在浴室打碎镜子,尽管仔细检查和冲刷,也不敢光着脚走路,等过了一段时间确定没有危险了,不幸的事还是照样发生,你还是被碎玻璃扎了脚。如果你把一片干面包掉在你的新地毯上,它两面都可能着地。但你把一片一面涂有果酱的面包掉在新地毯上,常常是有果酱的那面朝下。

  墨菲定律告诉我们,容易犯错误是人类与生俱来的弱点,不论科技多发达,事故都会发生。而且我们解决问题的手段越高明,面临的麻烦就越严重。所以,我们在事前应该是尽可能想得周到、全面一些,如果真的发生不幸或者损失,就笑着应对吧,关键在于总结所犯的错误,而不是企图掩盖它。

  2003年美国“哥伦比亚”号航天飞机即将返回地面时,在美国得克萨斯州中部地区上空解体,机上6名美国宇航员以及首位进入太空的以色列宇航员拉蒙全部遇难。“哥伦比亚”号航天飞机失事也印证了墨菲定律。如此复杂的系统是一定要出事的,不是今天,就是明天,合情合理。一次事故之后,人们总是要积极寻找事故原因,以防止下一次事故,这是人的一般理性都能够理解的,否则,或者从此放弃航天事业,或者听任下一次事故再次发生,这都不是一个国家能够接受的结果。

       这其实是概率在起作用,人算不如天算,如老话说的“上的山多终遇虎”。还有“祸不单行”。如彩票,连着几期没大奖,最后必定滚出一个千万大奖来,灾祸发生的概率虽然也很小,但累积到一定程度,也会从最薄弱环节爆发。所以关键是要平时清扫死角,消除不安全隐患,降低事故概率。


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宝宝熊的个人空间 引用 删除 宝宝熊   /   2008-02-22 15:11:52

我晕,说起统计学,让我想到了“概率”,一提这个我就头痛。
梧桐树下 仰慕凤凰 引用 删除 txpxq1   /   2008-02-22 09:34:42
统计学的基础
 

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