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Quel est exactement l'effet papillon?

Quel est exactement l'effet papillon?

Alors que les ailes de papillon peuvent être utilisées pour faire des choses incroyables, ont-elles vraiment le pouvoir de changer le temps? La réponse pourrait vous surprendre.

Le chaos est sur le point de s'ensuivre, alors tenez bon.

Quelle est l'explication simple de l'effet papillon?

L'un des meilleurs moyens de comprendre une idée complexe est de créer une métaphore facile à comprendre. Dans le cas de la théorie du chaos, le terme "L'effet papillon"a été créé pour tenter une telle chose.

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La métaphore va:

"Le battement des ailes d'un papillon au Brésil a-t-il déclenché une tornade au Texas?"

Cela ne veut pas dire que cela pourrait réellement se produire, mais simplement qu'un petit événement, comme celui-ci, au bon moment et au bon endroit pourrait, en théorie, déclencher un ensemble d'événements qui finiront par aboutir à la formation d'un ouragan sur le l'autre coté du monde.

Cela a été inventé par un Edward Lorenz il y a près de 45 ans lors de la 139e réunion de l'Association pour l'avancement des sciences. Il s'avérerait très populaire et a été adopté par la culture populaire depuis.

Lorenz était professeur de météorologie au MIT. Il a développé le concept mais n'a jamais eu l'intention de l'appliquer de la manière dont il a été trop couramment utilisé.

Bien que cela semble un peu ridicule en tant que concept, il n'est pas censé être pris à la lettre. La métaphore de «l'effet papillon» est simplement destinée à démontrer que de petits événements insignifiants peuvent conduire à des résultats significatifs au fil du temps.

Pour le dire autrement, de petites variations des conditions initiales peuvent avoir des effets profonds et très divergents sur un système. De tels systèmes chaotiques sont imprévisibles de par leur nature même.

Cette idée est devenue la base d'une branche des mathématiques connue sous le nom de théorie du chaos, qui a été appliquée dans d'innombrables scénarios depuis son introduction.

Cette branche des mathématiques en est venue à remettre en question certaines lois fondamentales de la physique. En particulier ceux proposés par Sir Isaac Newton sur la nature mécanique et prévisible de l'Univers.

De même, Lorenz a défié Pierre-Simon Laplace, qui a soutenu que l'imprévisibilité n'a pas sa place dans l'univers, affirmant que si nous connaissions toutes les lois physiques de la nature, alors «rien ne serait incertain et l'avenir, comme le passé, serait présent à [nos yeux."

Lorenz n'a pas tardé à souligner que l'un des principaux problèmes que nous avons est la nature imprécise de nos appareils de mesure pour des choses comme les phénomènes physiques. Tout ce que nous pouvons espérer faire, par conséquent, est de faire une estimation ou une approximation éclairée des événements.

Cela est particulièrement vrai pour les systèmes très complexes tels que les conditions météorologiques. Alors que les théories dans d'autres domaines de la science, comme la physique, tentent de modéliser la nature, dans la vraie vie, ce sont des systèmes complexes.

La plupart des choses dans la nature ont tendance à être le résultat de nombreuses relations de cause à effet interconnectées et interdépendantes. Cela signifie qu'ils sont incroyablement complexes et probablement impossibles à résoudre de manière adéquate dans la pratique.

Quel est l'effet papillon pour les nuls?

La première chose à comprendre est que "L'effet papillon"est juste une métaphore pour un domaine des mathématiques appelé Chaos Theory.

La théorie du chaos est, en effet, la science des surprises, du non-linéaire et de l'imprévisible. La théorie enseigne à quiconque l'apprend qu'il faut s'attendre à l'inattendu.

En ce sens, il contraste directement avec la plupart des autres domaines scientifiques qui ont tendance à traiter des modèles prévisibles pour fournir des prédictions précises des choses.

Après tout, la reproductibilité et la fiabilité du principe scientifique sont l'un de ses fondements. Des choses fondamentales telles que la gravité, l'électricité et les réactions chimiques en sont les premiers exemples.

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La théorie du chaos, dans ce cas, nous demande de jeter par la fenêtre l'idée de pouvoir prédire les choses avec une réelle confiance - du moins pour les systèmes très complexes. Il traite des éléments non linéaires qui, de par leur nature même, sont impossibles à prévoir ou à contrôler avec une certitude réelle.

Il est tout simplement trop peu pratique de connaître jamais chaque point de données d'un système avec une précision parfaite. De plus, nous ne pouvons pas revenir au tout début du temps pour enregistrer et suivre chaque point de données.

Nous ne pouvons tout simplement pas tout savoir ni même l'espérer.

En substance, nous ne pouvons jamais faire une meilleure approximation de telles choses. Nous ne pouvons jamais être corrects à 100%, car même de petites différences de départ pourraient largement perturber le résultat, car les erreurs de tout modèle, équation ou algorithme s'accumuleront avec le temps.

La turbulence, la météo et même la bourse sont de tels systèmes.

«Dans la mesure où les lois des mathématiques se réfèrent à la réalité, elles ne sont pas certaines, et pour autant qu'elles soient certaines, elles ne se réfèrent pas à la réalité.» - Albert Einstein

De nombreux objets naturels ont également tendance à montrer les résultats des interactions complexes qui ont conduit à leur création. Des choses comme les paysages, les nuages, les arbres et les systèmes fluviaux présentent ce qu'on appelle des propriétés fractales.

Les fractales sont des modèles sans fin qui ont tendance à être infiniment complexes qui ont également tendance à être auto-similaires à différentes échelles. Ils sont créés en répétant un processus simple encore et encore dans une boucle de rétroaction.

Poussées par la récursivité, les fractales sont des images de systèmes dynamiques - les images du Chaos. Si vous regardez de près la nature, vous constaterez rapidement que c'est un phénomène très courant.

En comprenant que nos écosystèmes, nos systèmes sociaux et nos systèmes économiques sont interconnectés, nous pouvons espérer éviter des actions qui pourraient finir par nuire à notre bien-être à long terme.

Quelle est l'origine de "The Butterfly Effect"?

"L'effet papillon" n'est pas une chose en soi. Ce n'est qu'une métaphore du principe de la théorie du chaos.

Plus techniquement, c'est la "dépendance sensible aux conditions initiales".

Le terme est souvent attribué à Edward Lorenz qui a écrit à ce sujet dans un article de 1963 à la New York Academy of Sciences. Mais avec une subtile différence:

"Un météorologue a fait remarquer que si la théorie était correcte, un battement d'ailes de mouette suffirait à modifier à jamais le cours du temps."

Au moment de son discours désormais tristement célèbre à l'Association américaine de 1972 pour l'avancement de la science à Washington, D.C. À cette époque, la mouette avait été remplacée par le papillon désormais emblématique.

Le principe entier est né du choc que Lorenz a eu en essayant d'exécuter des modèles météorologiques en utilisant des équations déterministes sur un supercalculateur.

En théorie, il devrait être assez simple de saisir des facteurs mesurables tels que la température, la pression et la vitesse du vent et de demander à un supercalculateur de faire des calculs pour prédire le temps à l'avenir.

Il saisit un premier jeu de données, alluma l'ordinateur et attendit l'impression. Plaçant la sortie à côté de la machine, il a décidé de ressaisir certaines des données et d'exécuter le programme plus longtemps.

Mais les résultats étaient très différents pour les deux. Il s'est vite rendu compte qu'il avait commis une erreur très mineure lors de la saisie de la deuxième manche, ce qui a donné un résultat radicalement différent.

Il était entré dans la condition initiale 0.506 à partir de l'impression au lieu d'entrer la précision totale0.506127 valeur.

Lorenz a eu une révélation et un tout nouveau domaine des mathématiques est né - la théorie du chaos.

Lorenz est décédé en 2008 et il est clair que sa contribution durable à notre compréhension des systèmes complexes a été importante.


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