File:Lorenz_attractor_yb.svg · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons
chaos deterministyczny
Sign in to savefield of mathematics about dynamical systems highly sensitive to initial conditions
Chaos theory is a branch of mathematics that studies systems whose behavior is extremely sensitive to starting conditions — even tiny differences at the beginning can lead to vastly different outcomes over time. It matters because it helps explain why some real-world systems, like weather and population dynamics, are inherently difficult or impossible to predict accurately, even when we understand the underlying rules governing them.
AI-generated from the Wikipedia summary — may contain errors.
In the Vinony graph
Within Vinony's link graph, chaos deterministyczny is referenced by 1,185 other articles, and connects out to nonlinear system, attractor and Oleksandr Sharkovsky.
It sits within the topics Chaos theory, Complex systems theory and Computational fields of study.
Its subject is documented across 73 Wikipedia language editions.
Wikidata facts
- Instance of
- branch of mathematics
- Image
- Lorenz system r28 s10 b2-6666.png
Show 7 more facts
- topic's main category
- Category:Chaos theory
- Commons category
- Chaos theory
- topic has template
- Template:Chaos theory
- on focus list of Wikimedia project
- Wikipedia:Vital articles/Level/4
- maintained by WikiProject
- WikiProject Mathematics
- is the study of
- chaotic system
- Stack Exchange tag
- physics.stackexchange.com/tags/chaos-theory
via Wikidata · CC0
Article · Polski
Chaos deterministyczny – własność równań lub układów równań, polegająca na dużej wrażliwości rozwiązań na dowolnie małe zaburzenie parametrów. Dotyczy to zwykle nieliniowych równań różniczkowych i różnicowych, opisujących układy dynamiczne. Przesłankę prowadzącą do sformułowania teorii chaosu były badania Edwarda Lorenza nad modelami prognozowania pogody. Zgodnie z ówczesnym, deterministycznym rozumieniem rzeczywistości minimalna zmiana warunków początkowych powinna prowadzić do proporcjonalnie niewielkich zmian wyniku modelu. W trakcie pracy nad modelem, z natury dynamicznym (dane z iteracji wcześniejszych są danymi wejściowymi dla iteracji następujących), w celu ułatwienia pracy wprowadził zaokrąglone wartości wyjściowe. Okazało się, że wynik modelu diametralnie odbiegał od tego co przewidywał ten sam model przy danych wprowadzonych z większą dokładnością. Dalsze badania nad układami dynamicznymi doprowadziły do wniosku, iż wbrew powszechnym przekonaniom w nauce, niewielkie zaburzenie warunków początkowych powoduje rosnące wykładniczo z czasem zmiany w zachowaniu układu. Popularnie nazywane jest to efektem motyla – znikoma różnica na jakimś etapie może po dłuższym czasie urosnąć do dowolnie dużych rozmiarów. Powoduje to, że choć model jest deterministyczny, w dłuższej skali czasowej wydaje się zachowywać w sposób losowy. Zachowanie takie można zaobserwować w wielu zjawiskach fizycznych, między innymi w zmianach pogody, oscylujących reakcjach chemicznych, zachowaniu niektórych obwodów elektrycznych i ruchu ciał oddziałujących grawitacyjnie.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
Gallery (12)
Available in 73 languages
- Español
- Français
- Deutsch
- 中文
- 日本語
- Русский
- Português
- Italiano
- العربية
- हिन्दी
- Afrikaans
- Albanian
- Asturian
- Azerbaijani
- Bahasa Indonesia
- Bangla
- Bashkir
- Basque
Show 54 more
- Bosnian
- Bulgarian
- Catalan
- Central Kurdish
- Chuvash
- Croatian
- Czech
- Danish
- Esperanto
- Estonian
- Finnish
- Galician
- Gan Chinese
- Greek
- Hebrew
- Hungarian
- Irish
- Jamaican Creole English
- Kazakh
- Latvian
- Lithuanian
- Malay
- Malayalam
- Marathi
- Mongolian
- Moroccan Arabic
- Nederlands
- Norwegian
- Norwegian Nynorsk
- Pampanga
- Pennsylvania German
- Polski
- Punjabi
- Romanian
- Serbian
- Serbian (Latin)
- Sicilian
- simple
- Slovak
- Slovenian
- Svenska
- Tamil
- Tiếng Việt
- Türkçe
- Ukrainian
- Urdu
- Uzbek
- Welsh
- Western Panjabi
- Wu Chinese
- zh_yue
- فارسی
- ไทย
- 한국어
via Wikidata sitelinks · CC0