“蝴哑磋趁陋蝶效应”是连锁效应的其中一种，其意思即一件表面上看来毫无关系、非常微小的事情，可能带来巨大的改变。此效应说明事物发展鹚兢尖睁的结果，对初始条件具有极为敏感的依赖性，初始条件的改变，将会有引起结果的极大差异。
1961年冬天，美国气象学家爱德华·罗伦兹在使用计算机程序计算他所设计来模拟大气中空气流动的数学模型，在进行第二次计算时，想要省事，直接从程式的中段开始执行，并输入前一次模拟结果打印出来的数据，计算出来的结果却与第一次完全不同。
经检查后发现原因是出在打印的数据是0.506，精准度只有小数后3位，但该数据正确的值为0.506127，到小数后6位。
1963年，罗伦兹发表论文“决定性的非周期流”（DeterministicNonperiodicFlow），分析了这个效应。这篇论文后来被广泛引用。他也在另一篇期刊文章写道，“一个气象学家提及，如果这个理论被证明正确，一只海鸥扇动翅膀能够永远改变天气变化。”
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。”
在天气中
蝴蝶效应在天气方面最为人熟知；例如，它可以很容易地在标准天气预测模型中进行演示。气候科学家詹姆斯·安南和威廉·康诺利解释说，在天气预报方法的发展中，混沌很重要；模型对初始条件敏感。
他们补充说：“当然，一只未知蝴蝶扇动翅膀的存在与天气预报没有直接关系，因为这样一个小的扰动需要很长时间才能发展到很大的规模，而且我们有更多的直接需要担心的不确定性。因此，这种现象对天气预报的直接影响往往有些错误。”