카오스 이론의 응용

혼돈은 우연이나 개별적인 사건이 아니라 우주의 각종 거시와 미시계에 존재한다. 모든 것이 매우 혼란스럽다. 혼돈은 독립적인 과학이 아니지만, 다른 과학에 의해 촉진되고 의존하며, 혼돈 기상학, 혼돈 경제학, 혼돈 수학 등 많은 교차 학과를 파생한다. 혼돈은 중요한 연구 가치일 뿐만 아니라 실제 응용가치도 있어 직접 또는 간접적으로 부를 창출할 수 있다. 이론적으로 카오스를 연구하는 목적은 다양하다. 카오스의 본질 (고유 무작위성) 을 드러내고, 그 기본 특징을 묘사하고, 그 역학 행동을 이해하고, 그것을 통제하여 인류가 사용할 수 있도록 하는 것이다. 지난 20 년 동안, 엔지니어링 시스템의 혼돈 현상은 단지 유해한 현상으로 여겨지는 현상에서 실제 응용가치를 지닌 것으로 여겨지는 논의해야 할 현상으로 점차 바뀌었다. 최근 몇 년 동안 많은 연구 작업에 따르면 혼돈과 공학 기술 간의 관계가 점점 더 가까워지고 있으며 생물 의학 공학, 역학 공학, 화학 반응 공학, 전자 정보 공학, 컴퓨터 공학, 응용 수학 및 실험 물리학 분야에서 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다. 응용에서는 주로 카오스 신호의 동기화 및 기밀 통신, 카오스 예측, 카오스 신경 네트워크의 정보 처리, 카오스 및 프랙탈 이미지 처리, 카오스 기반 최적화 방법, 카오스 생물공학, 기상 시스템, 생태계, 혼돈 경제 등을 포함한다. 또한 혼돈을 제어하는 기술은 신경망, 레이저, 화학반응 과정, 유체역학, 비선형 기계 고장 진단 시스템, 비선형 회로, 천체역학, 의료 및 분포 매개변수 물리적 시스템 연구에도 적용됩니다. 현재, 일부 혼돈은 매우 중요하고 유용한 분야에서, 의도적으로 혼돈을 생성하거나 강화하는 것이 이미 중요한 연구 과제가 되었다.

카오스 이론은 이미 교육 관리, 교과 과정과 교수, 교육 연구 및 교육 테스트에 적용되었다. 교육의 대상은 사람이고, 수시로 변화하고 변동하는 개인으로, 교육 과정은 기본적으로 일정한 규범을 따르고, 장기적인 상호 작용을 경험하기 때문에 혼돈 이론의 틀과 상당히 부합한다. 따라서 혼돈 이론에 따르면 교육 시스템은 예측할 수 없는 결과를 내기 쉽다. 이 결과는 긍정적이거나 부정적일 수 있다. 긍정적이든 부정적이든, 교육이나 교육 연구의 효과는 단기적인 관찰 외에도 장기적인 데이터를 축적하고 가능한 맥락을 분석하여 교육 효과의 예측 가능성을 높이고 이를 이용하여 교육 효과를 확대하는 것이 중요하다.

카오스 이론은 시스템이 갑자기 질서 상태에서 무질서한 상태로 바뀌는 진화 이론으로, 확실성 시스템 내부의' 무작위 과정' 형성을 연구하는 방식과 메커니즘이다.

과거 결정에 근거한 세 가지 주요 가설과 세 가지 새로운 현실. 카오스 이론에 따르면, 글래스는 과거의 의사결정 근거가 된 세 가지 주요 가설이 더 이상 성립되지 않는다고 제안했다. 이러한 가정은 다음과 같습니다.

카오스 반통제이론이 처음 건립되면서 국제권위 L.O. Chua 는 "진관영은 세계 초기 카오스 통제의 개척자 중 하나이며 카오스 반통제이론의 창시자" 라고 평가했다. Lorenz 시스템을 발견한 대구시스템과 그것들 사이의 임계 시스템은 국제 권위 J.C. Sprott 에 의해' 진시스템' 과' 루시스템' 이라고 불린다. 단일 매개변수 통합 시스템을 제시했고, 국제 권위 D.J. 힐은 이를 "참조 시스템" 이라고 불렀다. 넓은 의미의 Lorenz 시스템족을 제시하여 이론적 틀을 세웠다. 연구 성과는 공학 기술 등 분야에서 좋은 응용 전망을 가지고 있다. 경영진은 사건의 인과관계에 대해 충분히 이해하고 있다. 그들은 단서를 추적하여 각 사건이 초래할 변화를 찾아낼 수 있다.

글래스의 관점에서 볼 때, 이러한 오래된 가정은 세 가지 새로운 현실로 대체되었습니다. 즉, 전통적인 의사 결정 이론의 기초인 단순한 선형 인과 관계 모델은 더 이상 유효하지 않습니다. 따라서 각종 사건의 결과는 예측할 수 없다.

미국 수학자 요크와 그의 대학원생 이재 1975 년 논문' 제 3 주기의 혼돈' 에서 처음으로' 혼돈' 이라는 이름을 도입했다. 미국 기상학자 로렌츠는 1960 년대 초 일기예보에서 대기의 흐름을 연구하면서 혼돈의 두 가지 기본 특징, 즉 예측할 수 없는 것과 초기 조건에 매우 민감한 의존성을 밝혀냈다. 동시에, 그는 혼란스러워 보이는 혼돈이 여전히 어느 정도 질서 정연하다는 것을 발견했다. 197 1 년, 프랑스 과학자 롤과 토겐스는 수학적 관점에서 나빌 스톡스 방정식의 터런스 해류의 메커니즘을 제시하여 준주기 터런스의 경로와 위상 공간에서의 기이한 유인자의 존재를 처음으로 밝혀낸 것은 현대 과학의 가장 강력한 발견 중 하나이다. 1976 년, 미국 생물학자 메이는 계절 번식 곤충의 연간 군종에 대한 모의연구에서 처음으로 이중주기 분기점을 통해 혼돈을 이루는 방법을 밝혀냈다. 1978 년, 미국 물리학자 페겐바움이 메이의 곤충 군종 모형에 대해 컴퓨터 수치 실험을 다시 했을 때, 페겐바움 상수라는 두 가지 상수가 발견되었다. 이것은 수학 물리학 분야에서 광범위한 관심을 불러일으켰다. 동시에, Mandelbrot 는 프랙탈 기하학을 사용하여 복잡하고 불규칙한 기하학적 오브젝트의 큰 종류를 묘사하여 기이한 유인자가 프랙탈 차원을 갖게 하여 혼돈 이론의 연구를 촉진시켰다. 1970 년대 후반에 과학자들은 많은 확실성 시스템에서 혼돈을 발견했다. 혼돈은 학과로서 아직 논의 중이며, 완전히 성숙한 이론을 형성하지 못했다.

그러나' 혼돈은 물리학의 제 2 차 혁명' 이라고 생각하는 과학자들도 있다. 하지만 어떤 사람들은 이것이 좀 과장된 것 같다고 생각합니다. 그 응용 전망은 더 밝혀져야 한다. 그러나 카오스 이론의 연구는 시너지 및 소산 구조 이론과 밀접한 관련이 있다. 그것들은 무질서에서 질서로, 질서에서 무질서로 바뀌는 연구 과제에서 같은 임무를 가지고 있기 때문에 혼돈 이론도 자기 조직 시스템 이론의 일부이다. 최근 몇 년 동안 과학자들은 카오스 제어 연구에서 중요한 진전을 이루어 첫 번째 종류의 혼돈, 즉 시계열 혼돈의 제어 실험을 실현하였다. 영국과 일본 과학자들은 여전히 카오스 신호를 이용해 기밀 정보를 숨기는 신호 전송 방법을 실험하고 있다.

카오스 이론은 최근 30 년 동안 나타난 과학 혁명이다. 상대성 이론, 양자역학과 함께 20 세기의 가장 위대한 발견과 과학 걸작으로 꼽힌다. 양자역학은 미시세계의 물리적 인과율에 의문을 제기하고, 혼돈 이론은 거시세계 라플라스 유형을 포함한 확실성 인과법을 즉각 부정한다.

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