Hiệu ứng bươm bướm

Khoảng đâu sáu năm về trước tôi có dự một lớp hỗ trợ kĩ năng do cô BH bên Đại học sư phạm phụ trách. Trong một lần nói chuyện tôi nghe cô này nhắc tên một hiệu ứng gọi là "hiệu ứng bươm bướm". Lúc đó tôi ngẩn tò te nhưng lịch làm việc đã lên kín từ trước cho nên tôi cũng không có thời gian và cơ hội hỏi coi hiệu ứng này như thế nào. Thú thật, điều này văng vẳng trong đầu tôi hoài kể từ đó đến nay nhưng công việc cứ bất tận ngày này qua tháng nọ và cái này cũng chỉ là tri thức để biết cho...biết thôi chứ không ảnh hưởng gì tới công việc nên tôi cũng không ráo riết tìm hiểu. Mãi cho tới hôm nay, tôi đang ngồi suy nghĩ về các kết quả của công việc mình làm, có một số chuyện dính tới lý thuyết hỗn độn (Theory of chaos) nên tôi lên mạng tra lý thuyết này tham khảo. Ai dè, truy cập vô một trang ngẫu nhiên thì tôi thấy có mục "hiệu ứng bươm bướm" (The butterfly effect), mừng húm! Vậy là cuối cùng tôi cũng có lời giải cho một thắc mắc nhiều năm về trước. Tôi chép về đây, bạn nào thích thú thì tham khảo cho biết. Người ta chỉ giới thiệu sơ về hiệu ứng này nhưng tôi nghĩ ít ra nó cũng cung cấp cho chúng ta biết...hiệu ứng này là gì, xuất xứ của nó ra sao. Bạn nào có thời gian thì lên mạng tìm, tôi nghĩ có nhiều bài chi tiết hơn.

*******

Nguồn: http://www.stsci.edu/~lbradley/seminar/butterfly.html

Weather prediction is an extremely difficult problem. Meteorologists can predict the weather for short periods of time, a couple days at most, but beyond that predictions are generally poor. 

Edward Lorenz was a mathematician and meteorologist at the Massachusetts Institute of Technology who loved the study of weather. With the advent of computers, Lorenz saw the chance to combine mathematics and meteorology. He set out to construct a mathematical model of the weather, namely a set of differential equations that represented changes in temperature, pressure, wind velocity, etc. In the end, Lorenz stripped the weather down to a crude model containing a set of 12 differential equations. 

On a particular day in the winter of 1961, Lorenz wanted to re-examine a sequence of data coming from his model. Instead of restarting the entire run, he decided to save time and restart the run from somewhere in the middle. Using data printouts, he entered the conditions at some point near the middle of the previous run, and re-started the model calculation. What he found was very unusual and unexpected. The data from the second run should have exactly matched the data from the first run. While they matched at first, the runs eventually began to diverge dramatically — the second run losing all resemblance to the first within a few "model" months. A sample of the data from his two runs in shown below:

At first Lorenz thought that a vacuum tube had gone bad in his computer, a Royal McBee — an extremely slow and crude machine by today's standards. After discovering that there was no malfunction, Lorenz finally found the source of the problem. To save space, his printouts only showed three digits while the data in the computer's memory contained six digits. Lorenz had entered the rounded-off data from the printouts assuming that the difference was inconsequential. For example, even today temperature is not routinely measured within one part in a thousand. 

This led Lorenz to realize that long-term weather forecasting was doomed. His simple model exhibits the phenomenon known as "sensitive dependence on initial conditions." This is sometimes referred to as the butterfly effect, e.g. a butterfly flapping its wings in South America can affect the weather in Central Park. The question then arises — why does a set of completely deterministic equations exhibit this behavior? After all, scientists are often taught that small initial perturbations lead to small changes in behavior. This was clearly not the case in Lorenz's model of the weather. The answer lies in the nature of the equations; they were nonlinear equations. While they are difficult to solve, nonlinear systems are central to chaos theory and often exhibit fantastically complex and chaotic behavior. 

*******

Đây là một bài khác bằng Tiếng Việt nhưng tôi thấy bố cục...lan man quá! Mặc khác, một số thông tin tham khảo lại được lấy từ...Wikipedia nữa!

http://www.chungta.com/Desktop.aspx/ChungTa-SuyNgam/Khoa-Hoc/Hieu_ung_con_buom/