Chaos Theory
(Lorenz Poincaré)

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複雑な調査および表面上は無秩序の行動から注文(非無秩序)のパターンを明らかにする動的システム。 Lorenz (「60)およびPoincaréのChaos Theoryの説明。 (ca. 1900年)

下記によって貢献される: Amitaポール

目次

  1. 要約
  2. フォーラム
  3. ベストプラクティス
  4. Expert Tips
  5. リソース
  6. 印字

フラクタル(Chaos Theoryを適用するイメージ)Chaos Theoryは何であるか。 記述

LorenzおよびPoincaréからのChaos Theory方法は表面上は無秩序の行動から注文(非無秩序)のパターンを明らかにするのに複雑な調査および動的システムに使用することができる技術である。


「Chaos Theory決定論の非線形動的なシステムの不安定な非周期性の行動の質的な調査」はである(Kellert 1993年、p. 2)。 非周期性の行動は可変的がないとき観察され、価値の規則的な繰返しを経るシステムの状態を記述する。 不安定な非周期性の行動は非常に複雑である: それ決して繰り返しおよびそれはあらゆる小さい摂動の効果を明示し続けない。

現在の数学理論によって無秩序システムは「最初の条件への感受性」の提示と定義される。 すなわち、間違いが均一と最もわずかな誤りを急速に高めるので確信を持ってシステムの未来の状態を予測するために、無限正確さの最初の条件を知る必要がある。

こういうわけで天候は予測しとてもにくい。 理論はまた半導体の流動動き、惑星軌道、電気流れ、病状(癲癇の発作のように)、および軍備競争の模倣の、また動物の人口の景気循環および原動力に、適用された。

60年代エドワードLorenz、コンピュータの天候のパターンを模倣するためにプロジェクトに取り組まれるmitの気象学者の間。 彼は蝶効果に偶然計算の偏差が1000分の1によってシミュレーションを非常に変えた後つまずいた。 蝶効果は小規模の変更が、大規模のの事にいかに影響を及ぼすことができるか反映する。 それは小さな変更が大きい変更を引き起こすかもしれない無秩序の古典的な例である。 香港のはためいている蝶は翼テキサスのトルネードパターンを変えるかもしれない。

Chaos Theoryは複雑な、動的、非線形、co創造的なおよびずっとから平衡システムと組織かビジネスをみなす。 未来のパフォーマンスは過去および現在のでき事および行為によって予測することができない。 無秩序の状態では、組織は同時に予測不可能である方法で(無秩序)し、模造した(看護兵)。
 

Chaos Theoryの起源。 歴史

別の無秩序理論の例(フラクタル)複雑な構造がより簡単な物に起因できることをIlya Prigogineの示されているノーベル賞受賞者。 これは無秩序から来る注文のようである。 ヘンリー Adamsは前に彼の引用「Chaos often breeds life、when order breeds habit」とのこれを記述した。 しかしHenri Poincaréは実際に「無秩序[理論]の父」、だった。 惑星ネプチューンは1846年に発見され、Uranusの軌道の偏差の観察から予測された。 oscar王はノルウェーのII証明しか、または太陽系は安定していたと反証できるだれでもに賞を与えて喜んでだった。 Poincaréは彼の解決を提供したが、友人が彼の計算の間違いを見つけたときに、彼が働いた新しい解決を都合できるまで賞は取り除かれた。 彼は解決がなかったことが分った。 のアイザックニュートン法律を提供したこの巨大な問題に解決を均等にしてはいけない。 Poincaréは見つけられることをどれもなかったシステムのずっと注文を見つけることを試みていた。 無秩序理論は60年代の間に作り出された。 重要で、より実用的な仕事は60年代のエドワードLorenzによって終った。 一流の無秩序はジムYorke、(Ruelle 1991年)メリーランド大学の応用数学者によって鋳造された。


Chaos Theoryの計算か。 フォーミュラ

Chaos Theory、単一の測定された可変的なx (n)を適用するためには=起動時間、t0および調達期間のxは(t0 + nt)、t、n次元スペース、かシステムの完全な多変数の状態空間を表す段階スペースを提供する、; 4つまでの次元は無秩序システムのための段階スペースを表すように要求されるかもしれない。 従って、長い一定期間に、観察されたシステムは未来の状態(Solomatine等2001年)を予測するのに使用することができる非線形時系列内のパターンを開発する。


Chaos Theoryの使用法。 適用

Chaos Theoryの原則が首尾よく多様で自然な、人工的な現象を記述し、説明するのに使用されていた。 のような:

  • 予測の癲癇の発作。
  • 予測の金融市場。
  • 製造システムのModeling。
  • 天気予報の作成。
  • フラクタルの創造。 Chaos Theoryの主義を適用するコンピューター生成イメージ。 (このページの数字、数値を。見なさい)

ビジネスが乱流、複雑でおよび予測不可能な環境で作動するシナリオでは、Chaos Theoryの主義は非常に貴重である場合もある。 アプリケーション領域は下記のものを含むことができる:

Chaos Theoryのステップ。 プロセス

無秩序を制御するためには、無秩序のシステムかプロセスは管理されなければならない。 必要である何がシステムを制御することは、次のとおりである:

  1. 達するシステムがべきであるターゲット、目的または目的。 予想可能な行動のシステムのため(決定論の)これはシステムの特定の状態であるかもしれない。
  2. ターゲットか目的に達することができるシステム。
  3. システム挙動に影響を及ぼすある方法。 これらは操作量(決定、決定則、または初期状態)である。

Chaos Theoryの強さ。 利点

無秩序理論に現代科学および技術時代に広い適用の可能性がある。 他の複数の商業地区がようにコミュニケーションおよび経営は範例の転位を見るかもしれない。 学者によるこの区域の研究そして調査はビジネスおよび財政の世界のために非常に有用である場合もある。


Chaos Theoryの限定。 不利な点

Chaos Theoryの適用の限定は入力変数の選択からの満期のに大抵ある。 これらの変数を計算するために選ばれる方法はデータの下にある原動力と意図されているほとんどの場合非常に複合体および常に正確である一種の分析に左右される。

無秩序理論は景気環境の即時および直接適用を見つけること単純化したとしてないが無秩序の知識を使用して景気環境の地図を描くことは完全に調査価値があるである。


Chaos Theoryの仮定。 条件

  • 小さい行為は無秩序の大気を創造する幾分大きい結果を生産する。

本: James Geick - Chaos-Making a new Science -

本: Ali Bulent Cambel - Applied Chaos Theory: A Paradigm for Complexity -

本: Richard Tiplady - World of Difference -

本: Garnett P. Williams - Chaos Theory Tamed -


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