カオスというと、ジュラシック・パークで暴れ回る恐竜や、リビングルームを荒らしている友人の幼児のイメージが思い出されます。
混沌とした世界では、何が起こるかわかりません。あらゆる種類のランダムな衝動によって、常に何かが起こっています。
しかし、カオスは、物理学や気候科学と関連して、より深い意味を持ち、 天気や幼児の行動など、特定のシステムがどのように根本的に予測不可能であるかに関連しています。
科学者はカオスを、長期的な予測不能につながる現時点での小さな変化の増幅された影響と定義しています。ほぼ同一の 2 つのストーリーを想像してください。あるバージョンでは、2 人の人が駅でぶつかります。しかし、もう一方の場合は、電車が 10 秒早く到着し、会議は行われません。それ以降、2 つのプロット ラインはまったく異なるものになる可能性があります。
通常、これらの小さな詳細は問題になりませんが、場合によっては、小さな違いが結果を悪化させ続けます。そして、その複合化が混乱を引き起こすのです。
1960 年代と 70 年代に起きた一連の衝撃的な発見は、混乱を生み出すことがいかに簡単かを示しました。おじいさんの時計の振り子ほど予測可能なものはありません。しかし、別の軸を追加して振り子を途中で分離すると、スイングは になります。
カオスはランダムとは異なります
として、私はよく考えます。
カードのパックと天気の違いは何ですか?次のポーカー ハンドを予測することはできません。予測できたとしても、カジノから追い出されてしまいますが、明日の天気はおそらく推測できるでしょう。しかし、今から 2 週間後の天気はどうでしょうか?それとも今から1年後ですか？
カードやサイコロのようなランダム性は、正しい情報を持っていないため、予測できません。カオスとは、ランダムと予測可能の間のどこかにあります。カオスなシステムの特徴は、川の急流や生態系のように、時間の経過とともに急速に崩壊する、短期的には予測可能であることです。
カオス理論が重要な理由
アイザック・ニュートンは、物理学を時計仕掛けの宇宙を支配する一連の規則、つまり一度動き始めると所定の結果につながる規則として構想しました。しかし、カオス理論は、最も厳格なルールとほぼ完璧な情報であっても、予測できない結果を招く可能性があることを証明しています。
この認識は、実際にどのような種類のことが予測可能であるかを判断するために実際に応用できます。混乱のせいで、どの天気アプリも 2 週間後の天気を知ることができません。それを知ることは不可能です。
一方で、より広範な予測はまだ可能です。 1 年後の天気を予測することはできませんが、今年のこの時期の天気はまだわかります。天気が悪くてもこんな感じです。カオスとランダム性の理論は、科学者がどの種類の予測が理にかなっていて、どの予測が理に適っていないかを分類するのに役立ちます。
ミシガン大学の複雑系の助教授です。
この記事はクリエイティブ コモンズ ライセンスに基づいて再公開されています。見つけることができます
