
Wetenschappelijk principe / concept uit systeemdenken
Wetenschappelijk principe / concept uit systeemdenkenVlindereffect
Butterfly Effect
In complexe niet-lineaire systemen kunnen kleine beginverschillen uitgroeien tot grote verschillen in uitkomst, dus voorspellen vraagt om bescheidenheid, vooral over lange tijdshorizonten.
Populariteit
Nut
Aliassen
gevoelige afhankelijkheid van beginvoorwaarden / deterministische chaos / chaoseffect
Domeinen
Chaostheorie, wiskunde, meteorologie, natuurkunde, complexe systemen, ecologie, economie, besluitvorming
Definitie
- Het vlindereffect is het idee dat een zeer kleine verandering in de beginvoorwaarden van een complex niet-lineair systeem na verloop van tijd tot sterk verschillende uitkomsten kan leiden. Het is de populaire naam voor gevoelige afhankelijkheid van beginvoorwaarden in de chaostheorie.
Kernidee
- In sommige deterministische systemen liggen de regels vast, maar kan voorspellen op lange termijn toch extreem moeilijk worden omdat minuscule beginverschillen uitgroeien tot grote afwijkingen.
- Het betekent niet dat elke kleine handeling altijd een enorm gevolg heeft; het betekent dat kleine verschillen in bepaalde complexe systemen uitkomsten sterk onvoorspelbaar kunnen maken.
Hoe het werkt
- Een complex niet-lineair systeem start vanuit een begintoestand.
- Er wordt een miniem verschil ingebracht, bijvoorbeeld een kleine afrondingsafwijking in de data.
- Het systeem ontwikkelt zich volgens deterministische regels.
- Na verloop van tijd lopen de twee paden sterk uiteen, waardoor langetermijnvoorspelling onbetrouwbaar wordt.
- Weersystemen zijn een klassiek voorbeeld omdat veel op elkaar inwerkende variabelen nauwkeurige langetermijnvoorspellingen moeilijk maken.
Praktijkvoorbeeld
- In projectplanning kan een kleine vroege aanname - bijvoorbeeld het onderschatten van API-latency - later gevolgen hebben voor architectuur, kosten, gebruikerservaring en releasedatum.
- Dit is een praktische analogie, geen strikt wiskundig bewijs van het vlindereffect.
Bekend voorbeeld
- Voorbeeld: Edward Lorenz voerde een weersimulatie opnieuw uit met een afgeronde waarde en veranderde daarbij naar verluidt
0.506127in0.506, waarna het gesimuleerde weerpatroon drastisch anders werd. - Waarom dit bij deze regel past: het voorbeeld laat zien hoe een heel klein verschil in beginwaarden tot een sterk afwijkend resultaat kan leiden in een weermodel.
Toepassingen / situaties waarin dit speelt
- Weer- en klimaatmodellering.
- Chaotische wiskundige systemen.
- Vloeistofdynamica en turbulentie.
- Ecosystemen met veel op elkaar inwerkende variabelen.
- Complexe technische systemen waarin kleine invoerverschillen kunnen worden uitvergroot.
- Risicoanalyse waarbij voorspellingen op lange termijn sterk afhangen van beginveronderstellingen.
Wanneer niet gebruiken of veelvoorkomend misbruik
- Gebruik het niet om te beweren dat elke kleine handeling zeker een groot gevolg heeft.
- Gebruik het niet als motiverende slogan in de trant van "kleine gewoonten veranderen altijd de wereld".
- Gebruik het niet voor eenvoudige lineaire oorzaak-gevolgrelaties.
- Gebruik het niet wanneer het systeem stabiel is, goed gecontroleerd wordt of niet gevoelig is voor beginvoorwaarden.
- Behandel het beeld van een vlinder en een tornado niet als letterlijk bewezen gebeurtenis; het is een metafoor.
Oorsprong
- Ontwikkeld door: niet als simpele "regel" uitgevonden. Het wetenschappelijke concept wordt het sterkst geassocieerd met de Amerikaanse wiskundige en meteoroloog Edward N. Lorenz.
- Jaar van ontstaan: de wetenschappelijke basis werd gepubliceerd in 1963 in Lorenz' artikel "Deterministic Nonperiodic Flow"; de bekende vlindermetafoor kreeg brede aandacht na zijn AAAS-lezing uit 1972, "Predictability: Does the Flap of a Butterfly's Wings in Brazil Set Off a Tornado in Texas?"
- Land / context van oorsprong: Verenigde Staten; meteorologie en wiskundige modellering aan het Massachusetts Institute of Technology.
Korte praktische les
- In complexe niet-lineaire systemen kunnen kleine beginverschillen uitgroeien tot grote verschillen in uitkomst, dus voorspellen vraagt om bescheidenheid, vooral over lange tijdshorizonten.