Kaos, Jurassic Park'taki dinozorların serbestçe koşturmasını veya arkadaşımın küçük çocuğunun oturma odasını talan etmesini çağrıştırıyor.
Kaos dolu bir dünyada, ne bekleyeceğinizi asla bilemezsiniz. Her an bir şeyler olur, birçok şey her türlü rastgele dürtü tarafından yönlendirilir.
Ancak kaosun fizik ve iklim bilimiyle bağlantısı, hava durumu veya küçük bir çocuğun davranışları gibi bazı sistemlerin temelde öngörülemez olmasıyla ilgili daha derin bir anlamı vardır.
Bilim insanları kaosu, uzun vadeli öngörülemezliğe yol açan, şu andaki küçük değişikliklerin büyütülmüş etkileri olarak tanımlar. Neredeyse aynı iki hikayeyi hayal edin. Bir versiyonda, iki kişi bir tren istasyonunda birbirine çarpar; ancak diğerinde, tren 10 saniye erken gelir ve çarpışma asla gerçekleşmez. O andan itibaren, iki hikaye çizgisi tamamen farklı olabilir.
Genellikle bu küçük detaylar önemli değildir, ancak bazen küçük farklılıkların bileşik sonuçlar doğurması kaçınılmazdır. Ve bu bileşik sonuçlar kaosa yol açar.
Kaos, Rastgelelikten Farklıdır…
Karmaşık sistemler bilimcisi olarak, neyin rastgele olduğu konusunda çok düşünüyorum.
Bir deste iskambil kağıdı ile hava durumu arasındaki fark nedir?
Bir sonraki poker elinizi tahmin edemezsiniz - eğer tahmin edebilseydiniz, sizi kumarhaneden atarlardı - ancak muhtemelen yarının hava durumunu tahmin edebilirsiniz.
Peki ya iki hafta sonraki hava durumu? Ya da bir yıl sonraki hava durumu?
Rastgelelik, kartlar veya zarlar gibi, doğru bilgiye sahip olmadığımız için öngörülemezdir. Kaos, rastgelelik ile öngörülebilirlik arasında bir yerdedir. Kaotik sistemlerin bir özelliği, nehir akıntıları veya ekosistemlerde olduğu gibi, hızla bozulan kısa vadede öngörülebilirliktir.
Kaos Teorisi Neden Önemlidir?
Isaac Newton fiziği, bir saat gibi işleyen evreni yöneten kurallar kümesi olarak hayal etti. Ancak kaos teorisi, en katı kuralların ve neredeyse mükemmel bilgilerin bile öngörülemeyen sonuçlara yol açabileceğini kanıtlıyor.
Bu farkındalığın, hangi tür şeylerin tahmin edilebilir olduğuna karar vermek için pratik uygulamaları vardır. Kaos, hiçbir hava durumu uygulamasının size iki hafta sonraki hava durumunu söyleyememesinin nedenidir — bunu bilmek imkansızdır.
Öte yandan, daha geniş kapsamlı tahminler hâlâ mümkün olabilir. Bir yıl sonrasının havasını tahmin edemeyiz, ancak yılın bu zamanında havanın nasıl olduğunu hâlâ biliyoruz. Hava öyle olmadığında bile iklimin tahmin edilebilir olmasının nedeni budur. Kaos ve rastgelelik teorileri, bilim insanlarının hangi tür tahminlerin mantıklı olduğunu ve hangilerinin mantıklı olmadığını anlamalarına yardımcı olur. Doç. Mitchell Newberry, Michigan Üniversitesi
Bu makale The Conversation'dan Creative Commons lisansı altında yeniden yayınlanmıştır.
Comments