나비 효과가 무섭나요?

나비 효과? (나비 효과), 이 유명한 용어는 혼돈 이론을 제시한 MIT 수학자와 기상학자 에드워드에서 유래했다. 에드워드 노턴 로렌즈의 연설입니다.

나비 효과는 혼돈의 은유로 기상 연구에 가장 먼저 적용된다. 남아메리카의 아마존 강 유역에 있는 열대 우림에는 아름다운 나비들이 많이 있는데, 나비 한 마리가 가끔 날개를 흔들면 2 주 안에 텍사스의 토네이도를 일으킬 수 있다는 것이다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 계절명언) 그것은 초기 조건의 작은 변화가 미래의 예측할 수 없는 사건으로 이어질 것이라는 것을 의미한다.

1. 초기 기상학의 수학적 모델

한 세기를 돌이켜 보면 수학 모델을 통해 날씨를 예측하는 첫 번째 시도는 영국 수학자 루이스 프라이 리처슨이 1922 년 출판한' 수치 과정으로 날씨를 예측하는 책' 이다. 그는 기상 조건을 제어하는 미분방정식을 시뮬레이션하기 위해 제한된 차이 방정식을 사용하는 것을 연구하는 데 10 년을 보냈다.

그는 방정식을 풀기 위한 명확한 함수를 찾는 것이 아니라 표면에서 점을 선택하고 t0 시의 초기 값을 측정한 다음 근사치로 T 1 값을 도출한 다음 각 후속 시간의 해당 값을 점진적으로 계산한다고 말했다. 이 생각 자체는 이상하지 않다. 날씨는 시간과 지리적 위치에 따라 변하지만 평방 킬로미터당 5 분의 데이터는 필요하지 않습니다. 낮은 정밀도로 만족할 수 있습니다.

대기와 풍압의 방정식을 정의한 후 리처드슨은 어느 날 날씨 상황을 시뮬레이션했다. 이날 중앙유럽의 측정결과에 따르면 번거로운 수동 계산을 거쳐 한 지역의 대기압력이 145 밀리바 (1 밀리바 =/Kloc-; 그는 반드시 효과적인 해결책을 찾아 새로운 기술을 설계하여 데이터를 우회하여 갑작스러운 변동을 피해야 한다. 몇 년 후 수학자들은 이 방법들을 성공적으로 찾았다. 그들은 동일한 데이터를 사용하며 압력 강하는 밀리바에 의해 계산됩니다. 따라서 리처드슨 방법의 이론적 타당성이 인정되었다.

1950 년대 이후 미국은 1 세대 전자컴퓨터의 도움으로 신판 리처슨 공식을 사용하여 북미 대륙의 판도에서 기상 시뮬레이션을 진행했다. 결과는 만족스럽고 24 시간 날씨 진화를 시뮬레이션할 수 있다.

컴퓨터가 업그레이드되면서 기상학자들은 앞으로 수학 모델을 이용해 14 일 이내에 매우 정확한 예측을 받을 것으로 예상하고, 데이터의 통계와 역사 분석을 증가시켜 30 ~ 180 일 이내에 충분한 정확도를 달성할 것으로 전망했다 (현재 당시의 판단이 분명히 잘못된 것 같습니까? ) 을 참조하십시오.

또 10 년 후, MIT 수학자, 기상학자 에드워드? 로렌츠가 와서 그는 수학 모형으로 컴퓨터에서 날씨를 예측했다. 그 당시 컴퓨터는 소형화되고 성능이 향상되었습니다.

196 1 년, 로렌츠는 컴퓨터에서 방정식을 연구할 때 일부 데이터를 선택하고 자세히 복제하고 시뮬레이션을 시작했습니다. 결과는 결코 이상적이지 않다. 그는 마침내 컴퓨터 내부에 6 자리 소수점이 사용되었고, 그가 입력한 데이터는 소수점 3 자리밖에 없었고, 0.50 127 과 같은 숫자는 0.506 이 되었다. 이 두 숫자의 차이는 매우 작다. 당시 사람들은 이것이 아주 작은 편차로 이어질 수 있다고 생각했지만, 결과는 분명히 그렇지 않았다.

수학적으로 작은 변화는 결과의 큰 차이를 초래할 수 있다. 예를 들어 1 에 매우 가까운 숫자 세트: 0.98,0.99, 1.00, 1.0 1.02 이 숫자들은 차이가 적지만 180 이후 0.99 180, 1.00 180,180 결과는 매우 다르며 직관적 인 상상력을 완전히 뛰어 넘습니다.

둘째, 나비 효과의 용어를 제시했다

1963 년 로렌츠는 문장' 결정적인 비주기 흐름' 을 발표했는데, 그 중 한 구절은 처음엔 약간의 차이가 있었던 두 상태가 결국 완전히 다른 두 상태로 진화한다는 것이다. 따라서 현재 상태를 관찰할 때 어떤 실수라도 범하면 어떤 실제 시스템에서도 피할 수 없는 것처럼 보일 수 있습니다. 먼 미래에는 받아들일 수 있는 즉각적인 상태의 예측 결과를 산출하는 것이 거의 불가능합니다. 일기예보에서 불가피한 부정확성과 불완전성을 감안하면 장기적이고 정확한 예보가 없는 것 같다.

그리고 로렌츠는 이 결과를 미세한 변화로 확대한 현상을 다음과 같이 묘사합니까? 갈매기 효과? 갈매기를 시적인 나비 이미지로 대체했다. 마지막으로 1972 에서 "예측 가능성: 브라질에서 나비 한 마리가 날개를 흔들면 텍사스에서 토네이도를 일으킬 수 있을까? "연설. 로렌츠는 연설에서 그가 이 칭호를 집어 든 것은 단지 재미를 위해서일 뿐, 이 칭호로는 정확한 예측을 할 수 없다고 설명했다. 아쉽게도 아무도 이 말을 대수롭지 않게 여기지 않았다.

셋째, 나비 효과가 무섭나요?

오늘날 우리가 사용하는 컴퓨터는 더 강력하고 빠르며, 일반적으로 많은 도시와 여러 나라에서 데이터를 공유할 수 있습니다. 예를 들어, 모든 유럽 일기 예보는 영국 레딩에 위치한 유럽 장기 일기 예보 센터의 데이터 (중국 중앙기상청 역시 레딩에 일기 예보를 발표할 수 있는 권한을 부여받았다). 자랑스러운 것은 현재의 7 일 예보가 30 여 년 전 3 일 예보만큼 정확하다는 것이다.

실제로 예측은 합리적이지만 기상학자들은 100% 로 재앙적인 사건을 예측할 수 없다. 일기예보의 경우, 특히 산간 지역이 많고 지형이 복잡한 지역은 평원 지역만큼 쉽지 않다. 기상학자들이 받은 데이터를 읽고 적용하는 능력은 여전히 중요하다. 데이터를 무시한다면, 이 오류로 인한 6 개월 후의 변화에 놀라움을 금치 못할 것이다.

현재 많은 학자들은 나비효과를 사회학, 금융경제학, 언어수학, 자연현상 등에 적용해 종잡을 수 없는 혼돈 현상을 설명했다. 그들은 어떤 사물의 발전에도 정수와 변화가 있고, 사물의 발전에는 그 궤적을 따를 수 있다고 생각한다. 작은 변화는 사물의 발전에 영향을 줄 수 있으며, 사물의 발전이 복잡하다는 것을 설명한다. 예를 들어, 미국 연방 준비 제도 이사회 금리 인상은 글로벌 금융업, 제조업, 양식업, 주식시장, 선물시장의 격렬한 진동으로 이어질 수 있다. 사람들은 이런 현상을 나비 효과라고 부른다.

그러나 나비 효과의 계시는 철학적으로 더 중요하다: 어떤 사람들에게는? 아주 작습니까? 징후와 증상에 대해서는 그냥 내버려 두어서는 안 되고, 눈을 멀게 해서는 안 되며, 제때에 주의하고 조정해야 한다.

로렌츠는 연설에서 나비를 비유로 사용했는데, 화면이 아름답고 시적이다. 동시에, 그는 또한 모두에게 찬물을 끼얹었다: 나비 효과는 농담일 뿐 전혀 사실이 아니다. 이 단어는 그의 초창기 연설의 제목으로 여러 해 동안 널리 전해졌으며, 때로는 오전되거나 심지어 과장되기도 했다.

그럼 나비 효과가 무섭나요?

대답은 의심의 여지가 없다! 자연계의 진화, 인간 사회의 변화와 발전은 어느 정도의 법칙이 있지만 날씨의 변화처럼 정확하게 예측하기 어렵다. 그 불쌍한 나비들은 아무 잘못도 하지 않았다.