카오스이론에 대한 심층 고찰

소개글

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

참고 자료

없음