カオスは、ジュラシックパークで暴れ回っている恐竜や、友人の幼児が居間を荒らしている様子を思い起こさせます。
で混沌とした世界、あなたが期待するのかを知ることはありません。あらゆる種類のランダムな衝動に駆り立てられて、何かが常に起こっています。
しかし、カオスは、物理学や気候科学に関連して、天気や幼児の行動などの特定のシステムが基本的に予測できないことに関連して、より深い意味を持っています。
科学者は、カオスを、長期的な予測不可能性につながる現時点での小さな変化の増幅された影響として定義しています。2つのほぼ同じストーリーを描いてください。あるバージョンでは、2人が駅でぶつかり合っています。しかし、もう1つは、列車が10秒早く到着し、会議が行われることはありません。それ以降、2つのプロットラインは完全に異なる可能性があります。
通常、これらの小さな詳細は重要ではありませんが、小さな違いが結果を悪化させ続ける場合があります。そして、その複利は混乱につながるものです。
1960年代と70年代の衝撃的な一連の発見は、混沌を作り出すことがいかに簡単であるかを示しました。おじいさんの時計の振り子ほど予測できるものはありません。しかし、別の車軸を追加して振り子を途中で分離すると、揺れは非常に予測不可能になります。
カオスはランダムとは異なります
複雑系科学者として、私はランダムとは何かについて多くのことを考えています。
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—可能であれば、彼らはあなたをカジノから追い出します—一方で、おそらく明日の天気を推測することができます。しかし、今から2週間後の天気はどうですか？それとも今から1年後？
カードやサイコロのようなランダム性は、適切な情報がないため、予測できません。カオスはランダムと予測可能の間のどこかにあります。カオスシステムの特徴は、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間の予測可能性です。
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として想定していました。これは、いったん動き出すと、所定の結果につながる規則です。しかし、カオス理論は、最も厳格なルールとほぼ完全な情報でさえ、予測できない結果につながる可能性があることを証明しています。
この実現には、どのようなものが予測可能であるかを決定するための実用的なアプリケーションがあります。カオスは、天気アプリが2週間後の天気を教えてくれない理由です—知ることは不可能です。
一方で、より広い予測が可能です。今から1年後の天気を予測することはできませんが、この時期の天気はまだわかっています。このようにして、天気が良くなくても気候を予測することができます。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意味をなし、どれが意味をなさないかを分類するのに役立ちます。
Mitchell Newberryは、ミシガン大学の複雑系の助教授です。
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