カオス理論とは何ですか？

カオス理論とは、海流や人口増加などの特定の運動システムの挙動を指します。これは、劇的に異なる結果をもたらす開始条件の小さな変化に特に敏感です。それが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、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、一見線形システムの非線形挙動に依存しています。 1900年、アンリ・ポアンカレは、軌道上の惑星など、一般的な動作を正確に予測できるシステムのさまざまな時点での値間の関係について考えました。彼は、位置、速度、時間などの測定値を正確に特定することはできないことに気づきました。LDには、その感度に制限があります。つまり、測定は無限に正確ではありません。

ポアンカレは、動きがランプを転がした場合にボールがどこにあるかなどを正確に予測できる一連の方程式によって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、質量のような測定のほぼ取るに足らない変動に基づいて、初期条件のわずかな違いが、将来、2つの完全に異なる巨視的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、短期的な行動がより密接に期待されているにもかかわらず、整理された安定したシステムを、はるかに後の時間に常に意味のある予測を生成することはできないことを研究しています。実際、それが得られる予測は非常に大きく異なるため、推測よりも優れている可能性があります。そうですより正確な値がより正確な出力を生成しないという直感に反する。

影響力のある状況の微小変化の雪だるま効果は、蝶効果と呼ばれます。この比phorは、蝶がその翼を羽ばたき、ほとんど知覚できない影響力が、地球の反対側でのハリケーンの発達に貢献できることを示唆しています。エドワード・ローレンツは、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、実際の方程式とデータを使用して動的な不安定性を示しました。

初期条件は、大気圧や天候や気候に寄与する海洋電流など、いくつかの重要なシステムでは、後の条件からも逆も同様ではありません。これは、海の温度計が少なすぎるようなものに起因する単なる実生活のシナリオではありません。カオス理論は、方程式に接続されていることがますます正確になることがますます正確になることを示す検証可能で数学的に一貫した理論です予測、しかしむしろそれらが実際に役に立たないほどの極端な分岐値。

一部の物理学者は、このように見えるランダム性と大規模な構造との間のつながりに取り組んでいます。彼らは、地球規模の気候のパターン、スーパークラスターの銀河の質量分布、および地質学的時間スケールでの人口の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、カオス理論の障害と矛盾によってのみ可能になったと仮定しています。