TRIZ的核心是使系统具有新的性质，反传统的性质。这个性质的出现要么消除原来系统的问题，要么使系统更完备，所谓消除有害作用和加强作用不足。如果系统没有新性质出现，则对TRIZ而言就不是TRIZ思维，而是传统思维。
因果关系是辨证法的基本范畴，也是我们耳熟能详的名词。任何一个工程师在应用发明问题解决理论TRIZ解决实际问题时，都需要首先进行因果分析。
一般认为，因果关系就是线性关系。有一个学者定义的基本因果关系如下：
静态的“物”叫做“事物”，是哲学研究的主体，用A、B、C等表示：“事物”的变化叫做“现象”，是哲学研究的内容，用♂A、♂B等表示；“引起”用“→”表示；A现象“引起”B现象，即现象A是结果B的原因，用“♂A→♂B”表示。用数学语言来表示就是A和B成线性相关，如图1所示。
不管因果关系有如何重大的理论和实践价值，分类如何庞杂，对因果关系的定义却是从来不变，就是线性的。因此只要讲因果分析，或者是说找原因，就有一个线性世界的假定。
明确了传统意义上的因果关系，下面我们来分析一下，在TRIZ世界中的因果关系。TRIZ世界是V字型非线性的。
TRIZ理论经常提到的物理矛盾是说某一个参数高低都要好，这个参数是A，对结果的评价函数假设是B的话。则TRIZ对A-B的定义是如图所示的V字型函数。假设从中间某点开始，参数A无论往上还是往下，都将得到更好、更高、更强的B，如图2所示。这就是TRIZ的本意。
由此看出，TRIZ的世界和因果的世界是完全不同的。这也解释了为什么在阿奇舒勒先生的经典TRIZ理论里面，从来没看到原因分析的内容。
例如，我们知道温度越低一般电子系统的性能越好，这是因果关系。而TRIZ的问题是，我们的系统需要温度越高性能越好。推而广之，TRIZ的矛盾要求往往需要反物性要求，比如，正质量的TRIZ要求负质量，正温度系数的TRIZ要求具有负温度系数。因此如果把V型看成物性要求，则要求物质具有非线性特性；如果是对现有特性的改进，则要求具有相反的物性特征。这两点都是很有创意的出发点，和普通的控制思路或者因果思路完全不一样。
总而言之，TRIZ的核心是使系统具有新的性质，反传统的性质。这个性质的出现要么是消除原来系统的问题，要么是使系统更完备，所谓消除有害作用和加强作用不足。如果系统没有新性质出现，则对TRIZ而言就不是TRIZ思维，而是传统思维。因此在我们讲传统思维的时候，也应当注意到TRIZ和传统思维在因果关系上的决然不同点。
反物性在《可拓学》里有一个名称叫做“共轭分析”，虚部与实部、软部和硬部、潜部与显部、负部与正部，正是反物性的表现。
回忆6sigma思路，和其他一些流程改进思路，都不是从这个性质的根本改变上着手的，而是保留了原来的性质，根本没有新性质涌现，比如控制就是原来系统没有任何的改变。而新性质本身就是创新，只是TRIZ研究了针对问题的更有目的的创新路径。
承认了TRIZ世界的非线性，我们来比较一下因果关系与矛盾关系，主要有两个方面的不同。
(1)外力与内力，两个关系的本质区别。
线性与非线性的一个最显著的区别在于，线性的2阶导数为0，而非线性的2阶导数不为0。这意味着什么?根据牛顿第二定律，广义的2阶导数就是加速度，代表外力。因此对于V字型TRIZ而言，必须向系统以外寻找动力，才能解决问题，如图3所示。
而因果关系就不需要外力的加入，这是一个根本的区别。但在TRIZ的案例中，往往是由系统外力参与的。
举一个最简单的缝衣针例子，针眼在穿线的时候需要大，在缝衣时又需要小，于是一种创新设计是两部分合成的针，穿线时手指一压就可以张开，穿好线靠弹性可以紧密贴合。两个状态的突变需要手动一下才行，这手可不是针的组成部分，它就是外力因素。再回到突变论的控制因素状态因素的说法上，控制因素就是外在因素，可见也是因为突变必须有外力的原因，才区分出来控制因素。
另外，V字型是两个线性的组合，刚好也符合向TRIZ理论中超系统进化法则中的“单-双-多(Mono-bi-poly)”的进化路线，因此可以认为矛盾关系和因果关系是一种嵌套关系，是一种层次关系。
我们也可以看到，由于这个V字型非线性的出现，所有因果关系不复存在，所有以统计为依据的数据方法也立刻失效，这就是为什么在TRIZ里面没有数据分析的根源。
(2)范围大小，两个关系的对立统一。
从数学上可以知道，任何性质在小的范围里面都是线性的，这也是数学分析的基本假定。因此线性假定能够反映世界的真实性是不容怀疑的，那么现在TRIZ说线性不是世界的本质，是不是TRIZ与因果关系要对立起来呢?答案是二者的研究范围不一样。TRIZ从不研究小范围的问题，TRIZ所讲的问题，都是大范围的问题，比如STC是最典型的，尺寸从0到∞，而不是某个小区间。温度范围从-273℃到+3000℃，这是一个巨大的范围。
正是因为TRIZ考虑问题的范围宏大，因此TRIZ是战略层面和宏观层面的东西，而且是定性思维的，所谓大信号分析。大信号非线性分析无法进行数据分析，也没有数据，因此常用的是逻辑推理，逻辑推理不需要数据。这可能预示着逻辑学也许是合适TRIZ的语言。
进化趋势的预测就是一个例子。所有数据的预测都是短期的预测，而长期的预测必须用TRIZ。既然是大范围，一般不是在当前情况下，因此TRIZ解决问题首选进化趋势，提升看问题的层级。模式是预先确定的，对于实际情况，是根据实际数据确定各模式所占的比例，就是系数。因此做长期预测一定要懂模式，模式是现在延伸到未来的桥梁。比如振动模式就是典型的情况，而失效是个典型的非线性效应。
股票预测中波浪理论就是典型的模式预测，天气预测是另一个大范围模式预测的领域。TRIZ中的流程一定是个大范围的流程响应，而不是局限于小范围的数据采集。大范围的根本没有数据，只有定性分析和模式，这就是系统思考的做法。首先确定模式，增长和限制两种基本模式，然后根据实际数据分离这两种模式，预测未来模式的情况。因此TRIZ在讲流程分析与预测时，应重点放在模式和大范围上，要找到未来发展的必然因素。所以在确定采用TRIZ思考问题之前，须将问题升高一个层面，在一个宏观的层面来看问题，否则只能和原来的认识一样。