Gravity Pendulum

カオスシミュレーションの重力振り子理論{＃} {＃} 6から選択するシミュレーションは、各シミュレーションが異なるパターンを作成します。 {＃} {＃} chaos：現在が未来を決定しますが、近似存在は将来をほぼ決定しません。 {＃} {＃} {＃}カオス理論は、初期条件に非常に敏感な動的システムの動作に焦点を当てた数学の分野です。 Chaosは、混oticとした複雑なシステムの見かけのランダム性の中で、根本的なパターン、一定のフィードバックループ、繰り返し、自己類似性、フラクタル、自己組織化、および敏感な依存として知られる最初のポイントでのプログラミングへの依存があることを示す学際的理論です。初期条件。バタフライ効果は、決定論的な非線形システムの1つの状態の小さな変化が、後期状態で大きな違いをもたらすことをどのようにするかを説明しています。中国で翼を羽ばたく蝶は、テキサスでハリケーンを引き起こす可能性があります。{＃} {＃}数値計算の丸め誤差によるものなど、初期条件の小さな違いは、そのような動的システムの結果を大きく分岐し、長期的な結果をもたらします。一般的に不可能な行動の予測。これは、これらのシステムが決定論的であるにもかかわらず発生します。つまり、将来の行動は初期条件によって完全に決定され、ランダムな要素が関係していません。言い換えれば、これらのシステムの決定論的な性質は、それらを予測可能にするものではありません。この動作は、決定論的なカオス、または単にカオスとして知られています。