カオス理論とは

カオス理論とは、海流や人口増加などの特定の運動系の挙動を指し、開始条件のわずかな変化に特に敏感で、結果が大きく異なることを意味します。 口語的に意味するものとは異なり、カオス理論は、世界が比phor的に混oticとしていることを意味するものではなく、システムが自然に無秩序になりやすいエントロピーを指すものでもありません。 カオス理論は、測定に固有の不確実性、予測の精度、および一見線形システムの非線形動作に依存しています。

量子力学の前に、カオス理論は物理学の最初の「奇妙な」考えでした。 1900年、アンリポアンカレは、軌道上の惑星など、一般的な挙動を正確に予測できるシステムの異なる時点での値間の関係について考えました。 彼は、位置、速度、時間などの測定は、開発される可能性のあるすべての機器の感度に制限があるため、正確に特定することはできません。 つまり、無限に正確な測定はありません。

ポアンカレは、ボールがランプを転がり落ちた場合の最終的な位置などを正確に予測できる一連の方程式によって、運動が決定論的に記述されることを知っていました。 しかし、彼は、質量のような測定値のほとんど取るに足らない変動に基づいた初期条件のわずかな違いが、遠い将来に2つの完全に異なる巨視的な結果をもたらす可能性があると理論付けました。 この理論は動的不安定性と呼ばれ、後に科学者は彼のアイデアの真実性を確認しました。

したがって、カオス理論は、短期的な行動が期待に密接に従っているとしても、組織化された安定したシステムがはるかに後の時点で意味のある予測を常に生成できないことを研究します。 実際、それがもたらす予測は非常に大きく異なる可能性があり、推測に勝るものではありません。 より正確な値ではより正確な出力が得られないことは直感に反します。

影響力のある状況における微小な変化の雪玉効果は、バタフライ効果と呼ばれます。 この比phorは、蝶が羽を羽ばたき、ほとんど感知できない影響であることが、地球の反対側のハリケーンの発生に寄与する可能性があることを示唆しています。 エドワード・ローレンツは、実際の方程式とデータで動的な不安定性を実証した1960年代に最初のコンピューターシミュレーションを行いました。

気象や気候に寄与する大気圧や海流などのいくつかの重要なシステムでは、初期条件を後の条件から推測することはできません。逆も同様です。 これは、海の温度計が少なすぎるなどの結果として生じる単なる現実のシナリオではありません。 カオス理論は検証可能で数学的に一貫性のある理論であり、方程式にプラグインされる精度がますます高くなると予測が正確にならない場合があり、実際には役に立たないほど極端な発散値になることを示しています。

一部の物理学者は、この見かけのランダム性と大規模構造との関係に取り組んでいます。 彼らは、地球規模の気候パターン、スーパークラスター内の銀河の質量分布、および地質学的な時間スケールでの人口変動を調査しています。 彼らは、巨視的なレベルでは、特定の種類の組織と一貫性が、カオス理論の無秩序と矛盾によってのみ可能になったと仮定しています。