혼돈 이론이란?

혼돈 이론은 해류 또는 인구 증가와 같은 특정 운동 시스템의 거동을 나타내며, 결과가 크게 다른 시작 조건의 작은 변화에 특히 민감합니다. 구어체 적으로 의미하는 것과 달리, 혼돈 이론은 세상이 은유 적으로 혼란 스럽거나 엔트로피를 의미하지는 않습니다. 카오스 이론은 측정에 내재 된 불확실성, 예측의 정확성 및 겉보기 선형 시스템의 비선형 행동에 의존합니다.

양자 역학 이전에 카오스 이론은 물리학의 첫 "이상한"아이디어였습니다. 1900 년 Henri Poincaré는 궤도상의 행성과 같이 일반적인 행동을 정확하게 예측할 수있는 시스템의 다른 시점에서의 값 사이의 관계에 대해 생각했습니다. 그는 위치, 속도 또는 시간과 같은 측정을 개발할 수 있는 모든 계측기의 감도에 한계가 있기 때문에 정확하게 정확히 찾아 낼 수 없다는 것을 깨달았습니다. 즉, 측정이 무한정 정확하지 않습니다.

Poincaré는 공이 경사로 아래로 굴러 내려갈 때의 위치를 ​​정확하게 예측할 수있는 일련의 방정식으로 동작이 결정적으로 설명됨을 알고있었습니다. 그러나 질량과 같은 측정에서 거의 미미한 변화에 기초한 초기 조건의 작은 차이는 미래에 훨씬 다른 두 가지 거시적 결과를 초래할 수 있다고 이론화했다. 이 이론은 역학적 불안정성이라고 불 렸으며, 이후 과학자들은 그의 아이디어의 진실성을 확인했습니다.

따라서 카오스 이론은 단기적인 행동이 기대에 더 가깝게 이어 지더라도 체계적이고 안정적인 시스템이 어떻게 나중에 중요한 예측을 내릴 수 없는지 연구합니다. 실제로, 그것이 산출하는 예측은 너무나 다양하여 추측보다 나을 수 있습니다. 더 정확한 값이 더 정확한 출력을 생성하지 않는 것은 반 직관적입니다.

영향력있는 상황에서 미세한 변화의 눈덩이 효과를 버터 플라이 효과라고합니다. 이 은유는 거의 눈에 띄지 않는 영향으로 날개를 펄럭이는 나비가 지구 반대편의 허리케인 개발에 기여할 수 있음을 시사합니다. 에드워드 로렌츠 (Edward Lorenz)는 1960 년대에 최초의 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 실제 방정식과 데이터로 동적 불안정성을 입증했습니다.

초기 조건은 기후와 기후에 영향을 미치는 대기압 및 해류와 같은 여러 중요한 시스템에서 나중 조건에서 추론하거나 그 반대로 추론 할 수 없습니다. 이것은 단지 실제 시나리오가 아니며 바다에 온도계가 너무 적기 때문입니다. 혼돈 이론은 검증 가능하고 수학적으로 일관된 이론으로, 때로는 방정식에 연결되는 점점 더 정밀한 측정이 점점 더 정확한 예측이 아니라 실제로는 쓸모가없는 극단적 인 발산 값을 보여줍니다.

일부 물리학 자들은이 겉보기 무작위성과 대규모 구조 사이의 연결을 연구하고 있습니다. 그들은 지구 기후의 패턴, 수퍼 클러스터 (superclusters)에서 은하의 대량 분포, 지질 학적 시간 척도에서의 인구 변화를 조사하고있다. 그들은 거시적 차원에서 혼돈 이론의 무질서와 불일치를 통해서만 특정 종류의 조직과 일관성이 가능해 졌다고 가정한다.