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洛伦茨做了多个模拟,发现只有加一丁点的,哪怕是蝴蝶大小的东西,就比起什么都不加的样子要混乱很多,而且所用时间不长。
如果加入蝴蝶大小的东西,那么几天后在某一个地方居然出现了飓风。
洛伦茨心里极为惊讶,才知道蝴蝶可以引发一场飓风,这太惊人了。
所以系统性的东西的运动状态,由于相互影响的缘故,导致会有极其大的变化。
这种变化就称之为混沌效应。
混沌有随机性、有敏感性、分维的自相似结构。
这是一种非线性系统。
有很多模型可以描述,比如:双摆、三体运动、气象、心律紊乱,云彩分布等等。
后来为了让混沌描述准确,就实用电路方法来理解混沌中的模型。
洛伦兹在想:混沌态构造无理数混沌不可测,根据结构和初使状态,产生无理数,这个无理数确定,可以预测。
精确度问题不可能,但跟混沌数相关。
稳定混沌系统,可以预测,比如三体。
稳定混沌状态,从任何一刻开始向下的运动都可与混沌数联系,以此可以做出预测。
混沌分类,简单分类,复杂分类。
他毫无思路,只知道当下任何随机数都有周期性。
这些周期性也能用傅立叶分析出对应三角函数提炼出来。
想要让这些随机数分布没有周期性,只能让他们试图变得无法傅立叶级数可分离才行。
混沌学可以产生随机数,因为混沌绝对没有周期。
只有在达到很多的量时,才有一种统计学的稳定的某个状态。
像图灵发现的牛斑。
这就是细胞数量过多的结构。
很多结构过多是,都会有一种稳定态。
大量偶然行为,到达一定数量是形成必然。
这是统计学,所以统计学是链接偶然与宏观混沌现象的一个桥梁。
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