카오스이론에 대한 심층 고찰

소개

많은 도움이 되길 바랍니다.

목차

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 본 론 1. 카오스이론의 등장
2. 카오스란?
3. 결정론과 혼돈
4. 카오스의 특징
5. 카오스의 사례
6. 카오스이론의 의미
7. 실생활에서 카오스적 현상
8. 비카오스적 현상

Ⅲ. 결 론

본문내용

카오스 이론의 등장
포앙카레(Henri Poincare, 1854~1912)
“결정론적 계에서의 초기 조건의 민감성”발견

에드워드 로렌츠
1979년의 논문 “브라질에있는 나비의 날개짓이 미국 텍사스 주에 발생한 토네이도의 원인이 될 수 있을까?”
로렌츠의 기상모델 : 냄비를 가열할 때 냄비 속의 물의 운동과 기상변화와의 관계
대기 가열의 정도에 따라 전혀 다른 결과 도출
카오스의 정의
작은 효과가 어떤 조건이 되면 피드백에 따라 예측 불가한 혼돈(CHAOS)상태가 되는 것
겉으로는 불규칙하고 무질서해 보이는 비예측성 신호 속에 일정한 규칙성을 가진 운동

완전한 무질서 혼란 상태와는 달리 그 이면에 잘 정의된 규칙성이 존재하며 이 규칙성은 `기이한 끌개`(strange attractor)라고 불리는 질서 구조에 의하여 주어진다.
결정론적 세계관과 확률론적 세계관을 연결시켜주는 가교의 역할을 한다.

결정론과 혼돈
맥스웰

“동일한 원인이 동일한 결과를 낳는다는 것은 형이상학적 독단이다. 어느 누구도 그렇게 확신할 수 없다. 동일한 원인이 두 번 다시 나타나지 않으며, 결코 반복되지 않는 세계에서는 위의 생각이 적용될 수 없다.”

유사한 원인이 유사한 결과를 낳는다는 넓은 의미의 결정론적 관점으로 전환
결정론과 혼돈

현상적인 우연성은 숨겨진 질서 구조의 외형일 뿐
물리적 체계의 역학적 운동은 결정론적 법칙에 의해 지배되고 있지만 그럼에도 불구하고 현상적 우연성을 보이는 물리체계
체계 의 상태변화는 결정적이지만 단지 예측할 수 없을 뿐
작은 원인이 큰 결과를 가질 수 있음
결정론과 혼돈

대상 자체의 운동이 원래 우연적 구조를 가짐
우연성은 기존의 선형적 수학식으로 기술 불가능함
모든 우연적 현상을 카오스이론으로 설명할 수는 없음
무질서 체계의 우연 관계는 분명히 체계 내재적

참고자료

· 없음