The butterfly-effect, avagy a pillangó-hatás
-
Zsoldos #45 Ezt a reszet pedig nyugodtan veheted szo szerint is, hisz errol szol az egesz elmelet. Maximum nem azonnal latod a hatasat, vagy nem tudod, hogy az egy hatas.
Itt egy szemlelteto pelda, altalaban ezzel szoktak prezentalni a jelenseget
Nezd meg ezt a sorozatot:
x(0) = tetszoleges
x(n+1) = r *x(n) * ( 1 - x(n) )
ahol r=0 es 4 -kozott tetszoleges
A keplet meglepoen jol tudja modellezni, hogyan ingadozik egy allatpopulacio nepessege. Az r az allatpopulaciora jellemzo adat (szaporodasi, halasi rata, stb hatarozza meg)
Hasrautesszeruen adj r-nek egy erteket a 0,4 nyilt intervallumban, pl 1 a legegyszerubben szamolhato, es meg egy x0 erteket, hogy hany allatod legyen. Kiszamolod par evre elore a populacio nepesseget, megjegyzed az eredmenyt.
Aztan adj neki egy uj x0 kezdoerteket, az elozohoz nagyon nagyon hasonlot. Pl 500 helyett 499-et. Meglepo eredmenyre fogsz jutni. Gyakran iszonyu minimalis elteres is oriasi kulonbseget eredmenyezhet. A modell pedig nem hibas, az eletben is pontosan ugyanez zajlik.
Pl idojaraselorejelzes problemaja is nagyon hasonlo ehhez. A pillanatnyi allapot alapjan elore tudunk szamolni mi fog tortenni, de minel elorebb megyunk az idoben, annal kiszamithatatlanabb lesz az elorejelzesunk. Ez azert van, mert a megfigyelesunk nem lehet 100% -ig pontos, es iszonyu kicsi kezdeti elteresek is oriasira nonek a kesobbiekben. Ha olyan pontosak lennenk, hogy csak egy lepkecsapasnyit tevedunk, egy ido utan akkor is durvan el fog terni a valosag elorejelzesunktol, es koze sem lesz hozza.