वैज्ञानिक सिद्धांत/सिस्टम सोच अवधारणा
वैज्ञानिक सिद्धांत/सिस्टम सोच अवधारणातितली प्रभाव
Butterfly Effect
जटिल नॉनलाइनियर सिस्टम में, छोटे शुरुआती अंतर बड़े परिणाम अंतर में विकसित हो सकते हैं, इसलिए भविष्यवाणी को विनम्रता के साथ व्यवहार किया जाना चाहिए, खासकर लंबे समय के क्षितिज पर।
लोकप्रियता
उपयोगिता
अन्य नाम
Sensitive dependence on initial conditions / deterministic chaos / chaos effect
क्षेत्र
अराजकता सिद्धांत, गणित, मौसम विज्ञान, भौतिकी, जटिल प्रणाली, पारिस्थितिकी, अर्थशास्त्र, निर्णय लेना
परिभाषा
- बटरफ्लाई इफ़ेक्ट यह विचार है कि एक जटिल नॉनलाइनियर सिस्टम की प्रारंभिक स्थितियों में बहुत छोटा बदलाव समय के साथ बहुत अलग परिणाम दे सकता है। यह अराजकता सिद्धांत में प्रारंभिक स्थितियों पर संवेदनशील निर्भरता के लिए एक लोकप्रिय नाम है।
मुख्य विचार
- कुछ नियतिवादी प्रणालियों में, नियम तय किए जा सकते हैं, लेकिन दीर्घकालिक भविष्यवाणी अभी भी बेहद कठिन हो सकती है क्योंकि छोटे प्रारंभिक अंतर बड़े अंतर में विकसित हो सकते हैं।
- इसका मतलब यह नहीं है कि हर छोटी कार्रवाई का हमेशा बड़ा परिणाम होता है; इसका मतलब है कि छोटे अंतर कुछ जटिल प्रणालियों में परिणामों को अत्यधिक अप्रत्याशित बना सकते हैं।
यह कैसे काम करता है
- एक जटिल अरेखीय प्रणाली प्रारंभिक अवस्था से शुरू होती है।
- एक छोटा सा अंतर पेश किया जाता है, जैसे डेटा में एक छोटा गोलाई अंतर।
- प्रणाली नियतिवादी नियमों के अनुसार विकसित होती है।
- समय के साथ, दोनों रास्ते बहुत अलग हो जाते हैं, जिससे दीर्घकालिक भविष्यवाणी अविश्वसनीय हो जाती है।
- मौसम प्रणालियाँ एक उत्कृष्ट उदाहरण हैं क्योंकि कई परस्पर क्रियाशील चर सटीक दीर्घकालिक पूर्वानुमान को कठिन बनाते हैं।
उपयोग का उदाहरण
- प्रोजेक्ट प्लानिंग में, एक छोटी प्रारंभिक धारणा - जैसे कि एपीआई प्रतिक्रिया विलंबता को कम आंकना - बाद में वास्तुकला, लागत, उपयोगकर्ता अनुभव और रिलीज़ समय को प्रभावित कर सकती है।
- यह एक व्यावहारिक सादृश्य है, तितली प्रभाव का सख्त गणितीय प्रमाण नहीं।
प्रसिद्ध उदाहरण
- उदाहरण: एडवर्ड लॉरेन्ज़ ने एक गोल मान का उपयोग करके एक मौसम सिमुलेशन को फिर से चलाया, कथित तौर पर
0.506127को0.506में बदल दिया, और परिणामी सिम्युलेटेड मौसम पैटर्न नाटकीय रूप से भिन्न हो गया। - यह इस नियम पर क्यों फिट बैठता है: उदाहरण से पता चलता है कि प्रारंभिक डेटा में बहुत छोटा अंतर मौसम मॉडल में बहुत अलग परिणाम कैसे उत्पन्न कर सकता है।
- सत्यापन स्थिति: प्रतिष्ठित माध्यमिक स्रोतों में व्यापक रूप से रिपोर्ट किए गए खाते के रूप में सत्यापित; व्यापक वैज्ञानिक आधार लोरेन्ज़ का 1963 का पेपर "नियतात्मक गैर-आवधिक प्रवाह" है।
उपयोग के मामले / लागू होने वाली परिस्थितियाँ
- मौसम और जलवायु मॉडलिंग.
- अराजक गणितीय प्रणालियाँ।
- द्रव गतिशीलता और अशांति.
- अनेक परस्पर क्रियाशील चरों वाला पारिस्थितिकी तंत्र।
- जटिल तकनीकी प्रणालियाँ जहाँ छोटे इनपुट अंतर बढ़ सकते हैं।
- जोखिम विश्लेषण जहां दीर्घकालिक पूर्वानुमान प्रारंभिक धारणाओं पर बहुत अधिक निर्भर करता है।
कब उपयोग न करें या सामान्य गलत उपयोग
- इसका उपयोग यह दावा करने के लिए न करें कि हर छोटी कार्रवाई निश्चित रूप से एक बड़ा परिणाम पैदा करती है।
- इसे एक प्रेरक नारे के रूप में प्रयोग न करें जिसका अर्थ है "छोटी आदतें हमेशा दुनिया बदल देती हैं।"
- सरल रैखिक कारण-और-प्रभाव स्थितियों के लिए इसका उपयोग न करें।
- जब सिस्टम स्थिर हो, अच्छी तरह से नियंत्रित हो, या प्रारंभिक स्थितियों के प्रति संवेदनशील न हो तो इसका उपयोग न करें।
- तितली-और-बवंडर छवि को एक शाब्दिक सिद्ध घटना के रूप में न मानें; यह एक रूपक है.
नियम / विचार की उत्पत्ति
- द्वारा आविष्कार: एक सरल "नियम" के रूप में आविष्कार नहीं किया गया। वैज्ञानिक अवधारणा अमेरिकी गणितज्ञ और मौसम विज्ञानी एडवर्ड एन. लोरेन्ज़ से सबसे अधिक निकटता से जुड़ी हुई है।
- आविष्कार का वर्ष: वैज्ञानिक आधार 1963 में लोरेंज के पेपर "नियतात्मक गैर-आवधिक प्रवाह" में प्रकाशित हुआ था; प्रसिद्ध तितली रूपक लॉरेंज की 1972 एएएएस वार्ता के बाद प्रमुख हो गया, "भविष्यवाणी: क्या ब्राजील में तितली के पंखों का फड़फड़ाना टेक्सास में एक बवंडर का कारण बनता है?"
- देश/उत्पत्ति का संदर्भ: संयुक्त राज्य अमेरिका; मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में मौसम विज्ञान और गणितीय मॉडलिंग।
संक्षिप्त व्यावहारिक निष्कर्ष
- जटिल नॉनलाइनियर सिस्टम में, छोटे शुरुआती अंतर बड़े परिणाम अंतर में विकसित हो सकते हैं, इसलिए भविष्यवाणी को विनम्रता के साथ व्यवहार किया जाना चाहिए, खासकर लंबे समय के क्षितिज पर।