Skip to content
chaos deterministyczny

File:Lorenz_attractor_yb.svg · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons

EntityQ166314· pop 75· linked from 1,185 articles

chaos deterministyczny

Sign in to save

field of mathematics about dynamical systems highly sensitive to initial conditions

AI overview

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

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
Sources (5)

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)

Connections

Categories