Kaos Teorisi

Kaos teorisi, başlangıç koşullarına bağlı süreçlerin evrimini açıklayan bir teoridir. İlk bakışta rastgele gibi görünen bazı süreçler, aslında altta yatan kalıplara ve karşılıklı bağımlılıklara dayalı olabilir. Kaotik bir sistemin klasik örneği, ilk olarak matematikçi ve meteorolog Edward Lorenz tarafından vurgulanan "kelebek etkisi" olarak adlandırılır.

Lorenz; bir kasırganın bariz kaosunun, fırtınadan birkaç hafta önce kanatlarını çırpan bir kelebeğe bağlı olduğunu tasavvur etti. Başlangıç koşullarındaki neredeyse önemsiz değişiklikler, kaotik bir sistemin evrimi üzerinde dramatik ve öngörülemeyen etkilere neden olabilir. Lorenz aslında Poincaré'nin 63 yıl önceki bulgusunu ondan habersiz olarak yeniden bulmuştu. Kendisi kelebek etkisi ile karşı karşıya kalmıştı.

Bununla ilgili Pierre Simon Laplace şunu savunmuştur: ''Eğer evrendeki tüm koşulları ve etkileri tam anlamıyla bilebilirsek, evrenin gelecekteki hâlini de bilebiliriz.'' Buna bugün kesin bir cevap verebilmek mümkün olmasa da var olan karmaşanın bir düzeni olduğundan eminiz.

Kaos, küçük değişikliklerin çok farklı sonuçlara yol açtığı doğrusal olmayan etkileriyle ünlü. Özellikle hava tahmini alanında kullanılıyor olsa da doğrusal olmayan etkiler aslında hayatımızın her anını etkiliyor. Örneğin, bir uçak yolculuğu yapacağınız bir günün sabahı 10 dakika geç kalktığınızı düşünün. Hemen fırlayıp çıkıyor ve otomobilinizle tren istasyonuna gitmek üzere yola düşüyorsunuz. Trafik ışıklarına takıldığınızdan dolayı 15 dakika geç kalıyor ve treni kaçırıyorsunuz. Bir sonraki tren 30 dakika sonra kalkacak, bu yüzden de uçağınızı kaçırmış oldunuz, ertesi gün uçacaksınız. Aslında her şeyin saati saatine işlemekte olduğu bu sistemde, on dakikalık bir gecikmenin etkisi 24 saate çıkmış oldu.

Hava durumu tahminleri tutmadığında, genelde bunun nedeninin kaos ve kelebek etkisi olduğu söylenip işin içinden çıkılıyor. Alınan verilerde yapılan küçük bir hatanın, tahminin netliğini bozacak kadar büyüdüğü söyleniyor. Ancak bazı araştırmacılar, hava tahmincilerinin her hata için kaosu suçlamakta aceleci davrandıklarını dile getirerek daha basit açıklamaların olabileceğini belirtiyorlar: Bilgisayar simülasyonu gerçekçi olmayabilir. Her simülasyon aslında bir şeylerin gerçeğe benzetilmeye çalışılmasıdır. Süper bilgisayarların gücü ne kadar artarsa artsın, iklimdeki tüm nüansları yakalayacak kadar gelişemeyecekler. Uzun süredir bilgisayarların hesaplamalarında ortaya çıkan hataların kelebek etkisiyle ortaya çıkanlardan çok daha önemsiz olduğu düşünülüyordu. İlk birkaç günlük sapmalardan model hataları sorumlu iken bir hafta ve daha fazlasını kapsayan tahminlerdeki hatalarda ise sorumluluğu kaos devralıyor.

Kaos, insanların algısındaki sınırlılıklarla da ilişkilidir. Hem başlangıç noktasındaki değişkenlere hem de sisteme sonradan etki eden diğer değişkenlere hassas bir şekilde bağımlı olan sistemi öngörebilmek için insanlığın tüm bu değişkenleri kapsayacak kadar kapsamlı bir analiz metoduna ihtiyacı vardır.