#나비효과란?
나비효과란 결정론적 비선형 시스템 내의 하나의 상태에서 조그만 변화로 인해 상태에 큰 변화를 주는 초기 조건에 예민하게 의존하는 효과입니다. 이 단어는 수학자와 동시에 기상학자인 에드워드 노턴 로렌츠의 연구와 연관성이 깊습니다. 에드워드 노턴 로렌츠는 나비효과가 토네이도의 형성되는 시간이나 경로등의 세부적인 정보가 토네이도가 발생하기 몇 주 전에 날개를 펄럭이는 나비 같은 사소하고 작은 섭동의 영향을 받는다는 은유적 예시에서 생겨났습니다. 로렌츠는 사실 폭풍과 갈매기에 대한 비유를 사용했지만 나비와 토네이도를 통하여 이를 더 시적으로 바꾸었습니다. 그는 보기에 중요치 않은 방법으로 만들어진 초기 데이터를 통해 기상 모델에 실행정도를 관찰하여 효과를 볼 수 있었습니다. 그는 기상 모델이 반올림 안된 초기 데이터로 달리기의 결론을 예측하지 못할 것이라고 주장했습니다. 초기 조건에 발생하는 아주 작은 변화라고 해도 엄청난 파장의 다른 결과를 발생시켰기 때문입니다. 작은 원인이 날씨에 영향을 준다는 주장은 프랑스의 수학자와 동시에 엔지니어인 앙리에 의해 인정을 받았으며 미국의 수학자 겸 철학자인 norbert wiener도 동의하였습니다. 로렌츠의 연구에서 지구의 대기에 대한 불안정성 개념을 정량적으로 생각하며 이를 비선형 역학과 결정론적 혼돈의 상태인 대규모의 동적 시스템 특성과 연관됨을 밝혀냈습니다. 나비효과는 기상 과학뿐만아니라 이 밖의 환경에서 작은 변화가 큰 결과의 원인이 된다는 상황에 대한 용어로 쓰여졌습니다.
#역사
모래알을 하나도 제거할 수 없으며 헤아릴 수 없는 전체의 모든 부분에 걸쳐 무언가를 변화시키는 것이다.
혼돈이론이나 초기 조건에 대한 민감의존성은 많은 형태의 문헌에 기록되어있습니다. 이는 나비효과가 기상학에서 일반적이라고 주장되었습니다.
하지만 이후에 일부 과학자들이 기상 시스템이 초기 조건에 민감하지 않다는 견해를 제시하기 시작하였습니다. 일기예보에 오류가 있는 원인은 모델 오류이며 민감도는 크게 영향을 미치지 않는다고 주장하였습니다. 이후, 로렌츠는 나비효과를 동적 시스템 내에서 작은 변화가 변화하지 않고 지속되었을때의 상태와 큰 차이를 일으키는 현상이라고 정의하였습니다.
#물리적 시스템에서의 나비효과
-날씨
나비효과는 날씨와 가장 연관성이 있씁니다. 이는 표준 기상 예측 모델에서 쉽게 발견이 가능합니다. 제임스 아난과 윌리엄 코놀리의 기상 예측방법에 대한 개발에는 혼돈이 중요하다고 주장합니다. 이는 초기 조건에 예민하며 날개짓을 하는 나비의 존재가 일기 예보와 직결되는 연관은 없으며 이 현상이 일기 예보에 연결되는 영향은 잘못되었따고 말합니다. 초기 조건에 대해 민감한 의존과 먼 곳에서 조직화된 싸이클을 생성하는 작은 섭동의 역할을 포함한 두 개의 나비 효과는 절대 동일하지 않습니다. 최근 연구를 통해 기상학적이나 비기상학적 선형 모델 두개 다 불안정성에서 나비효과를 생성한다고 밝혀졌으며, 이는 작은 교란이 원인이 되어 짧고 기하급수적인 성장이 특징입니다.
일반적으로 나비효과로 알려진 SDIC의 존재가 혼돈한 시스템 내에서 예측 가능성에 대한 한계가 있다고 말합니다.
로렌츠 모델 안에서는 존재하는 혼돈의 어트랙터와 이를 노출함으로써 날씨가 혼돈이다 라는 말이 아닌 날씨가 혼돈과 질서를 가진다라는 표현으로 나타내었습니다. 결과로써, 초기 조건에 대한 민감의존성은 100퍼센트의 확률로 나타나는 것은 아니며 두개의 궤도가 혼돈 어트랙터가 되는 상황에서 발생합니다. 두 궤도가 같은 어트랙터를 목표로 하여 움직이면 발생하지 않습니다.
이중 진자 운동에서 스윙이 크면 진자의 움직임이 혼란스러운 경우가 발생하며 스윙이 작으면 동작의 혼란함이 감소합니다. 다중 안정성은 이중 진자 시스템과 같은 시스템이 초기 조건에만 반응하는 두개 이상의 경계 어트랙터가 있을 때를 말합니다. 다중 안정성은 쉽게 카약과 강한 해류, 정체되어있는 영역으로 표현가능하며 이러한 강한해류나 정체영역은 불안정성과 국부적 안정성을 표현합니다. 결과로 두 카약이 강한 해류에 의해 움직일 때 SDIC이 나타나며 두 카약이 정체된 곳으로 이동하면 갇혀 SDIC이 발생하지 않습니다.
대규모적인 과정의 변조나 소규모의 과정에 의해 모아진 피드백과 연관있는 시간에 의해 변화하는 다중 안정성을 기반으로 수정된 견해는 대기는 혼돈과 질서를 포함하여 토네이도와 같은 반복적인 계절에 시변하는 강제력이 이러한 견해에 대한 예시입니다.