#158
A tudomány klasszikus (éltalában lineáris) módszereibe vetett vak hit viszont felvet egy nagyon is nyilvánvaló csapdát:
A tudomány egyik alappillére az Occam beretvája.
A gond az vele, hogy több, aperiódikus tényező egymásrahatása is tud bizonyos fluktuációval időszakosan periódikusnak/szabályosnak tűnő jelenségeket produkálni.
Az ilyen jelenségek egy okra/"rendparaméterre" való visszavezetése nem adja a jelenség teljes, reális leirását.
Jó példa erre egy olyan hibás szerkezet/áramkör/program megjavitására tett kisérlet, aminek több egymásra ható hibaforrása/hibás alkatrésze/program része van. Aki próbálta már az tudja, hogy jó szórakozás.
Másrészt, a dinamikus rendszerek számitógépes modellezése, -lásd káosz elmélet, szintén bizonyitotta, hogy végtelenül egyszerű, szinte primitiv, néhány tényezős modellek is tudnak végtelen komplexitású jelenségeket produkálni -lásd fraktálok.
Az ilyen jelenségekkel meg az a gond, hogy komplexitásukban, nagybani összefüggéseikben modellezhetők, miközben a rendszer várható viselkedéséről akár már rövid távú előrejelzés sem adható, a kezdeti paraméterek kicsiny pontatlanságától való nagyfokú függés miatt.
Erre jó példa az időjárás előrejelzés. 40 évvel ezelött, amikortól már próbálkoztak az időjárás számitógépes modellezésével max 3 napra tudták megjósolni a várható jelenségelket.
Manapság a számitógépes teljesitmény és a kezdeti feltételek pontosságának több nagységrenddel történő emelése után eljutottunk oda, hogy 3 napra előre biztosan meg tudjuk jósolni az időjárást.
A tudomány sok területén még mindig a lineáris modellek dominálnak. A valós jelenségekhez a perturbáció számitással próbálják közeliteni az eredményeket. A dinamikus/számitógépes modellek használata még mindig inkább kuriózum, mint általános gyakorlat.
A TUDOMÁNY a fentebb emlitett és más jelenségek folytán is éppen egy átalakulás közben van, valaki ezt az ezoterika/eretnek nézetek stb terjedéseként, hanyatlásként látja.
Mások meg örülnek horizontunk kiszélesedésének.
#158
