혼돈 이론에서 용맹과 무작위의 개념적인 차이점은 무엇입니까?


대답 1:

혼돈 이론 대 무작위

카오스 이론은 결정 론적 시스템이 혼란스럽고 무작위로 보이는 결과를 생성 할 수 있음을 보여 주었다. ... 어떤 시스템에서는 다른 시스템이 안정적이고 선형이거나 혼란스럽지 않지만 다른 조건에서는 임의성 또는 예측 불가능 성 (일부 수준)으로 용해됩니다.

카오스 이론은 간단한 용어로 무엇입니까?

혼돈 이론은 수학의 일부입니다. 매우 민감한 특정 시스템을 살펴 봅니다. 아주 작은 변경으로 시스템이 완전히 다르게 작동 할 수 있습니다. ... 날씨와 같은 일부 시스템은 처음에 무작위로 나타날 수 있지만 혼돈 이론에 따르면 이러한 종류의 시스템이나 패턴은 그렇지 않을 수 있습니다.

혼돈 이론은 수학의 일부입니다. 매우 민감한 특정 시스템을 살펴 봅니다. 아주 작은 변경으로 시스템이 완전히 다르게 작동 할 수 있습니다.

혼란스러운 시스템의 시작 위치에서 아주 작은 변화는 잠시 후에 큰 차이를 만듭니다. 그렇기 때문에 큰 컴퓨터에서도 미래에 며칠 이상 날씨를 알 수 없습니다. 날씨가 완벽하게 측정 되었더라도 작은 변화 나 오류로 인해 예측이 완전히 잘못 될 수 있습니다. 나비조차도 날씨를 변화시키기에 충분한 바람을 만들 수 있기 때문에 혼란스러운 시스템을 때때로 "나비 효과"라고합니다. 작은 바람이 날씨를 어떻게 변화 시킬지 알 수있는 컴퓨터는 없습니다.

날씨와 같은 일부 시스템은 처음에 무작위로 나타날 수 있지만 혼돈 이론에 따르면 이러한 종류의 시스템이나 패턴은 그렇지 않을 수 있습니다. 사람들이 실제로 일어나고있는 일에 충분히주의를 기울이면 혼란스러운 패턴을 발견 할 수 있습니다.

혼돈 이론의 주요 아이디어는 프로세스가 시작될 때 작은 차이가 시간이 지남에 따라 큰 변화를 가져올 수 있다는 것입니다. 양자 혼돈 이론은 혼돈 이론 연구에서 새로운 아이디어입니다. 양자 물리학을 다룹니다.

예를 들어, 어느 시점에 부착되어 자유롭게 흔들리는 진자를 생각해보십시오. 두 번째 진자를 첫 번째 진자를 연결하면 시스템이 완전히 달라집니다. 정확히 동일한 위치에서 다시 시작하는 것은 매우 어렵습니다. 시작 위치가 너무 작아서 볼 수조차 없어 진자 스윙이 이전과 다르게 빠르게 나타날 수 있습니다.

혼돈 이론 연구에서 매우 중요한 부분은 프랙탈이라고 알려진 수학 함수에 대한 연구입니다. 프랙탈 함수는 혼돈 시스템처럼 작동합니다. 시작 값을 조금만 변경하면 임의의 모양으로 함수 값을 변경할 수 있습니다. 그들이 수학적이라는 사실 때문에 공부하기 쉽습니다.

혼돈과 무작위성의 차이. 무작위성은 이벤트에서 패턴 또는 예측 성이 부족하다는 것입니다. 이벤트, 기호 또는 단계의 임의 순서는 순서가 없으며 알기 쉬운 패턴 또는 조합을 따르지 않습니다.

무작위성에 대한 엄격한 연산 정의는 고전적인 수학적 프리미티브 측면에서 공식화하기가 매우 어렵다는 것은 잘 알려져 있습니다. 이 어려움은 주어진 (의사) 난수 시퀀스가 ​​"충분히 임의"인지 여부를 결정하는 어려움에 반영됩니다. 직관적으로, 우리는 시퀀스가 ​​진정으로 임의의 시퀀스가 ​​가질 수있는 모든 속성을 갖기를 원합니다.이 속성들은 잘 정의되어 있지만 셀 수없이 무한합니다. 이러한 종류의 추론은 반드시 충족되어야 할 무한한 수의 조건으로 이어지며 또한 독립적이지 않습니다.

이 문제에 접근하는 더 매력적인 방법은 혼돈과 도형의 개념을 이용하는 것입니다. 확실히 임의의 수의 시퀀스는 모든 척도 및 모든 순열에서 (통계적으로) 자기 유사하기 때문에 궁극적 인 자기 유사 세트입니다. 혼돈 이론을 무작위성에 적용한다는 아이디어는 새로운 것이 아니지만, 최근까지는 거대한 몬테카를로 계산에서 실용적으로 유용한 "좋은"난수 생성기를 최근에 내놓았습니다. 이 중 가장 좋은 것은 아마도 Martin Lüscher의 알고리즘 일 것입니다.


대답 2:

다양한 불확실성 용어는 연구 분야마다 약간 다른 방식으로 사용됩니다. 일반적으로 내 이해는 이것입니다.

  • 혐오 성 — 확률 론적 (임의의) 과정은 일반적으로 혐오 적이거나 전염병입니다. 비공식적 과정의 불확실성은 필수적이며 돌이킬 수 없습니다. 상승 가능성은 시간이 지남에 따라 상대 빈도로 이벤트가 발생할 확률을 측정합니다. 창의적 Aleatoricism은 알려진 과정에 기회를 도입하는 것입니다 (종종 예술 분야). 전염병-전염병 불확실성은 지식이 부족하기 때문입니다. 이러한 과정은 추가적인주의, 노력 또는 지식이 불확실성을 줄일 수있는 과정입니다. 거칠게 혼돈 된 혼돈 행동을 분석하는 것은 유행 론적 결정론을 초래할 수 있지만, 온톨로지 고려 사항은 결정론적일 수 있습니다. 개별 이벤트는 예측할 수 없지만 주사위 던지기, 포커 패의 가능성 등과 같이 확률 매개 변수가 알려진 경우 집계 이벤트가 예측 가능한 결과를 산출 할 수 있습니다. 따라서 임의성은 종종 수학적으로 이벤트의 불확실성을 측정하는 것으로 간주됩니다 확률 론적 확률 론적 확률 론적 확률론은 무작위로 결정된 과정을 말한다. 요즘 "확률 적 (stochastic)"과 "무작위 (random)"는 종종 서로 바꾸어 쓸 수 있지만, 랜덤은 이벤트에 인기가 있고 프로세스에 대해서는 확률이 높습니다.