Lý thuyết hỗn loạn có thể được mô tả là "khoa học về sự ngạc nhiên".
Nó xoay quanh các hệ thống phi tuyến tính và không thể đoán trước, và dạy chúng ta mong đợi những điều bất ngờ. Hầu hết các lĩnh vực khoa học tập trung vào việc giải quyết các mô hình có thể dự đoán được, chẳng hạn như trọng lực, phản ứng hóa học và điện. Lý thuyết hỗn loạn tập trung vào các mô hình hoàn toàn không thể đoán trước hoặc kiểm soát, chẳng hạn như xáo trộn, thời tiết và thị trường chứng khoán. Những hiện tượng này thường được mô tả bằng toán học phân loại, xoay quanh sự phức tạp vô hạn của tự nhiên. Nhiều vật thể trong tự nhiên có các thuộc tính nhận dạng, bao gồm cảnh quan, mây, cây cối, nội tạng, sông ngòi …; Nhiều hệ thống mà chúng ta sống bao gồm hành vi phức tạp, hỗn loạn. Trước khi nói sâu hơn về các nguyên tắc của lý thuyết hỗn loạn, hãy xem sơ qua về lý thuyết hỗn loạn.
Lịch sử
Edward Lorenz
Năm 1961, một nhà khí tượng học tên là Edward Lorenz đã thực hiện một khám phá đáng chú ý. Lorenz đã tận dụng máy tính mới nhất của thời đại để dự báo thời tiết. Ông đã vô cùng phấn khích với ý tưởng tạo ra một mô hình toán học để giải quyết các mô hình không thể đoán trước. Trong mô hình toán học này, ông đã tải vào một tập hợp các biểu diễn chính xác của thời tiết hiện tại; Bộ số này sẽ dự đoán thời tiết trong tương lai một vài phút kể từ thời điểm hiện tại. Sau khi thực hiện thành công chương trình, Lorenz tập trung vào việc cải thiện khả năng dự đoán dài hạn. Điều này có thể được thực hiện bằng cách trả lại phản hồi dự báo của dữ liệu dự báo trước đó cho máy tính. Do đó, mô hình của Lorenz có thể được dự đoán chính xác mỗi tháng, thậm chí hàng năm, không chỉ từng phút như trước đây.
Một ngày nọ Lorenz quyết định chạy dự báo thời tiết một lần nữa. Vì muốn tiết kiệm thời gian, anh đã không chọn bắt đầu lại, thay vào đó lấy một giá trị đã chạy một nửa trong chương trình máy tính và sử dụng nó làm điểm khởi đầu để khởi động lại chương trình. Sau khi uống cà phê, anh quay lại và phát hiện ra một điều hoàn toàn bất ngờ. Mặc dù các dự đoán mới của máy tính ban đầu vẫn giống như trước đây, có hai bộ dự báo khác nhau đáng kể. Có bất kỳ lỗi trong tính toán?
Lorenz nhanh chóng nhận ra rằng máy tính tạo ra kết quả dự đoán dưới dạng 3 chữ số thập phân, nhưng các số được đưa vào xử lý ban đầu có 6 chữ số thập phân. Đó là, trong khi Lorenz bắt đầu lần chạy thứ hai của chương trình với 0,506, thì lần chạy đầu tiên thực sự sử dụng số 0,506127. Một phần khác nhau trong hàng ngàn phần khác đã dẫn đến một kết quả đáng chú ý. Nó giống như một cú đánh của cánh bướm có thể tạo ra một cơn gió thổi vào mặt bạn. Các điều kiện thời tiết ban đầu gần như giống nhau, nhưng hai điều kiện sau không giống nhau. Lorenz tìm thấy hạt giống của sự hỗn loạn.
Các nguyên tắc của lý thuyết hỗn loạn
Có nhiều giả thuyết khác trong lý thuyết hỗn loạn. Lý thuyết nổi tiếng và quan trọng nhất là "Hiệu ứng cánh bướm" (Hiệu ứng cánh bướm) – Một con bướm vỗ cánh ở New Mexico có thể gây ra một cơn bão ở Trung Quốc. Từ vỗ cánh cho đến hình thành một cơn bão lớn có thể mất một thời gian rất dài, nhưng có một mối quan hệ giữa chúng. Nếu con bướm không vỗ cánh tại một điểm cụ thể trong không gian / thời gian, cơn bão sẽ không xảy ra. Một ví dụ dễ hiểu và triết học hơn để mô tả hiệu ứng này là, những hành động nhỏ nhất chúng ta thực hiện sẽ dẫn đến một tác động đáng kể trong cuộc sống của chúng ta trong một thời gian dài. Dài.
Hiệu ứng cánh bướm
Nhánh tiếp theo của lý thuyết hỗn loạn là "Không thể đoán trước" (Không thể đoán trước). Một thực tế là chúng ta không bao giờ có thể biết tất cả các điều kiện / điều kiện ban đầu của một hệ thống phức tạp, có nghĩa là chúng ta không thể hy vọng dự đoán kết quả cuối cùng. mà một hệ thống phức tạp sẽ tạo ra. Ngay cả những lỗi nhỏ nhất trong việc theo dõi trạng thái của một hệ thống cũng sẽ được khuếch đại rất lớn, khiến mọi dự báo đều không chính xác. Bởi vì không thể đánh giá tác động của tất cả các loài bướm và hành động gây rối tương tự như cánh bướm trên thế giới, dự báo chính xác về thời tiết trong một khoảng thời gian dài sẽ luôn là điều cần thiết. Không thể nào.
Lý thuyết thứ ba là "Trộn lên" (Trộn) và "Phản hồi phản hồi). "Trộn" hoặc "Làm phiền" ngụ ý rằng hai điểm liền kề trong một hệ thống phức tạp cuối cùng sẽ ở các vị trí rất khác nhau sau một khoảng thời gian nhất định. Một ví dụ về lý thuyết này là hai phân tử nước nằm gần nhau, nhưng sau đó "một người tại một thời điểm", lang thang ở đâu đó trong các phần khác nhau của đại dương hoặc thậm chí ở các đại dương khác nhau. . Một nhóm bóng bay thả lên bầu trời cùng nhau cũng sẽ rơi ở những địa điểm rất khác nhau. Về "Phản hồi", các hệ thống thường trở nên hỗn loạn khi có sự hiện diện của phản hồi. Một ví dụ về hành vi này là hành vi của thị trường chứng khoán. Khi giá trị của một cổ phiếu tăng hoặc giảm, mọi người có xu hướng mua hoặc bán cổ phiếu đó. Điều này góp phần vào tác động giá cả của cổ phiếu, khiến giá trị của nó tiếp tục tăng hoặc giảm sự hỗn loạn hơn nữa.
Mandelbrot Fractal
Một trong những điều cuối cùng để nói khi thảo luận về lý thuyết hỗn loạn là "Định dạng" (Fractal). Một sự khác biệt là một mô hình hình học không có điểm kết thúc. Chúng là những họa tiết phức tạp vô cùng mà khi bạn phóng to hoặc thu nhỏ ở một tỷ lệ nhất định, kết quả vẫn cho ra một mô hình tương tự ban đầu. Chúng được tạo ra bằng cách lặp đi lặp lại một quá trình đơn giản trong một vòng phản hồi đang diễn ra. Với cốt lõi là đệ quy, phân loại là một hình ảnh của các hệ thống động – một bức tranh của sự hỗn loạn. Về mặt hình học, chúng tồn tại trong các kích thước quen thuộc của chúng ta. Các mô hình rất quen thuộc, bởi vì trong tự nhiên có rất nhiều kiểu như vậy, bao gồm thành phần của cây, sông, bờ biển, núi, mây, vỏ sò, bão … Rất nhiều chủ đề khác có liên quan đến lý thuyết hỗn loạn, nhưng các chủ đề đã đề cập ở trên là những điều thú vị và quan trọng nhất.
Minh.T.T