혼돈 이론은 무엇입니까?

Chaos 이론은 해류 또는 인구 증가와 같은 특정 운동 시스템의 행동이 특히 다른 결과를 초래하는 시작 조건의 작은 변화에 특히 민감하다고 말합니다.그것이 구어체 적으로 암시하는 것과는 달리, 혼돈 이론은 세상이 은유 적으로 혼란 스러우다는 것을 의미하지 않으며, 시스템이 자연스럽게 장애를 향한 경향이있는 엔트로피를 의미하지는 않습니다.혼돈 이론은 측정에 내재 된 불확실성, 예측의 정밀성 및 겉보기에 선형 시스템의 비선형 행동에 의존한다.1900 년 Henri Poincar #233;궤도의 행성과 같이 일반적인 행동을 정확하게 예측할 수있는 시스템의 다른 시점에서의 값 사이의 관계에 대한 생각.그는 위치, 속도 또는 시간과 같은 측정 값은 결코 개발 될 수있는 모든 기기가 그 민감도에 한계를 가질 것이기 때문에 정확하게 정확히 정확하게 지적 할 수 없다는 것을 깨달았습니다.즉, 측정은 무한히 정확하지 않습니다.

Poincar #233;모션은 경사로를 굴릴 때 공이 끝나는 곳과 같은 것들을 정확하게 예측할 수있는 일련의 방정식으로 결정적으로 설명된다는 것을 알고있었습니다.그러나 그는 질량과 같은 측정의 거의 무의미한 변화에 근거한 초기 조건의 작은 차이는 미래에 멀리 떨어진 두 가지 완전히 거시적 결과를 초래할 수 있다고 이론화했다.이 이론은 역동적 인 불안정성이라고 불렀으며, 나중에 과학자들은 그의 아이디어의 진실성을 확인했습니다. 따라서 단기 행동이 더 밀접하게 따르는 경우에도 조직화되고 안정적인 시스템이 어떻게 훨씬 나중에 의미있는 예측을 할 수 없는지 연구합니다.기대.실제로, 그것이 수확하는 모든 예측은 너무 크게 발산되어 추측보다 낫지 않을 수 있습니다.보다 정확한 가치가 더 정확한 출력을 얻지 못할 것이라는 것은 반 직관적입니다.이 은유는 거의 눈에 띄지 않는 영향 인 날개를 펄럭 거리는 나비가 지구 반대편에 허리케인의 발달에 기여할 수 있음을 시사합니다.에드워드 로렌츠 (Edward Lorenz)는 1960 년대에 실제 방정식 및 데이터에 대한 역동적 인 불안정성을 보여주는 첫 번째 컴퓨터 시뮬레이션을 수행했습니다.날씨와 기후.이것은 단순히 실제 시나리오가 아니라 바다에서 온도계가 너무 적은 것으로 나타납니다.혼돈 이론은 수학적으로 일관된 이론으로, 때때로 방정식에 꽂혀있는 점점 더 정확한 측정이 점점 더 정확한 예측을 산출하지 않고 오히려 실제로 쓸모없는 극단적 인 발산 값을 보여줍니다.대규모 구조.그들은 전 세계 기후의 패턴, 슈퍼 클러스터에서 은하의 대량 분포 및 지질 시간 규모의 인구 변화를 조사하고 있습니다.그들은 거시적 수준에서 혼돈 이론의 장애와 불일치를 통해서만 특정 종류의 조직과 일관성이 가능해 졌다는 가설을 세웠다.