この読書を始める前に、あなたは自分自身に尋ねるべきです：混沌は良いことですか、それとも悪いことですか？ 日常生活で耳にする意味からすると、何か悪いことだと思います。 しかし、見た目とは逆に、「カオス」は必ずしもネガティブなことを意味するわけではありません。 の場合 カオス理論、これは良いことだと言えます。なぜなら、この理論は予測できない現象の説明をもたらすからです。 したがって、カオス理論は、無秩序な現象内、つまり明らかなチャンス内の組織化のパターンです。
私たちの周りを見ると、数学の法則では説明も予測もできないさまざまな現象が見られます。 私たちがカオス現象と呼ぶこれらの予測不可能な現象。 混沌とした現象の基本的な例は、蛇口の滴りです。 このアクションを説明できる方程式を作成することは困難であり、水滴が落ちる頻度を決定することも難しいです。
組織化された無秩序（カオス理論）の研究は、気象学者のエドワード・ローレンツによって提案されました。 彼は気象条件の進化をシミュレートするコンピューターモデルを開発しました。 風と気温の初期値を示して、コンピューターが天気予報のシミュレーションを担当しました。 ローレンツはシミュレーションで、初期条件の小さな変化が全体としての画像の進化の小さな変化にもつながると想像しました。 しかし、結果として彼が得たのは反対であり、初期条件の小さな変化は不釣り合いな影響を及ぼしました。
ローレンツは、短期間（1日または2日）の影響はごくわずかであることを発見しました。 しかし、期間が長い場合（約1か月）、効果はまったく異なるパターンを生み出しました。
ローレンツは、計算から小数点以下数桁までの数値の1つを入力した後、この結論に達しました。 少しの変更で結果が得られることを期待して、起こったことは反対でした：この小さな 変化は、それまでその目的であった気団で生成された効果の大きな変化を引き起こしました 調査。
ドミティアーノ・マルケス
物理学を卒業
