カオス理論の分かりやすい説明☆これであなたも博学!

カオス理論とは何か?

わかりやすく意味を説明します!!

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わかりやすくするために、
細かいところをぶっ飛ばしたり、
多少強引な説明をしたりしますが、
そこのところはご理解ください!

カオス理論とは……

「世の中、色んなモノや出来事が
 グッチャグチャに溢れてるねんから、
 決まったパターンや法則に
 当てはまるわけやないやろ?」

ということです。

詳しく説明していきます!!

 

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◆カオス理論の成り立ちをザックリわかりやすく

「カオス」とは「混沌」「無秩序」を表す言葉です。

言い換えると、

・グチャグチャした状態

・しっちゃかめっちゃかな状態

です。

これが、物理や数学の世界の考え方にも
取り入れられたのですが、それが「カオス理論」です。

もともと物理や数学では、
法則や方程式が重視されていました。

「ある一定の条件を満たせば、
 必ず同じ結果が起こってくる」

という考え方ですね。

具体的な例で言えば、
ニュートンの万有引力の法則です。

この法則では、

「ある高さから物体を落とせば
 決まったスピードで地面に着地する」

という計算式が成り立っています。
(正確には、もう少し違う意味ですが……)

こういった、

「同じ原因が起これば、常に同じ結果が起こる」

というのが、数学や物理における
メインの考え方だったわけです。

ですが、この考え方に変化が起こります。
1960年から1970年にかけて、

「いや。世の中の現象って、
 色んな要因が絡み合っとって、
 そんな決まった結果が
 必ず起こるわけやあらへんがな」

「てゆーか、ちょっとした違いで
 全然違う結果になるし、
 世の中の現象って法則に当てはまらんで!」

「うわ。そんなん、
 決まった法則や方程式なんか無いやん。
 世の中ってぐっちゃぐっちゃやん!!」

『うわ! カオス!!!!』
 
 
という会話が起こったかどうかは置いといて、
そういった法則や方程式だけにとらわれない考え方
研究者たちが注目し始めたのです。

それは、今までの決まった法則や方程式とは違い、
不確定な要素が多いとなったため、

「混沌」や「無秩序」を意味する
『カオス』という言葉を使って、

『カオス理論』となったのです。

 

 

◆カオス理論のわかりやすい例

では、具体的に「カオス理論」は
どういう現象のことを指すのでしょうか?

わかりやすく説明していきます。

先ほど、ニュートンのことが出てきたので、
そのつながりで、リンゴの落下を例に上げます。

たとえば、僕が手に持ったリンゴを
自分の肩の高さから地面に落下させたとします。

僕の身長は175cmなので、
肩の高さはだいたい150cmくらいです。

が、この高さから全く同じように
何度かリンゴを落下させたとしても、
全く同じ位置にリンゴが落下することはありません。

それは、落ちる間に微妙な空気抵抗の違いがあったり、
空気の流れがあったり、僕の力加減があったり、
そういった違いがあるので、

たとえ「同じように落下させた」(=原因)としても
「リンゴが落ちる場所」(=結果)は変わってしまう。

また、これがもっと高い位置。

たとえば、10階建てのビルの屋上から
リンゴを落下させたらどうなるか?

落下地点は、もっと違ってきますよね。

落下する距離が長くなったので、
空気抵抗や風の流れ、気温など
そこに影響する他の要因も多くなってしまったわけです。

こうなってしまうと、
結果(落下地点)は全く予測ができない。

まさに、「カオス」になってしまうのです。

ですので、こういった不確定なことが起こることが
カオス理論では説明されています。

 

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◆初期値鋭敏性をわかりやすく!!

カオス理論の解説に登場する言葉に
「初期値鋭敏性」という言葉があります。

この言葉だけで「なんか難しそう……」
と思ってしまいがちですが、ここで
わかりやすく説明しておきましょう。

先ほどのリンゴを落下させる例で言うと、
「僕の手の力加減」です。

この「手の力加減」が、初期値鋭敏性にあたります。

詳しく見ていきましょう。

「初期値鋭敏性」とは、

「初めの条件のちょっとした違いによって、
 最後の結果が大きく変わってしまう」

という特性のことです。

「最初の段階で起こる微妙な差異が、
 ものすごく敏感に、あとあとの結果に影響する」

ということですね。

先ほどのリンゴの例に戻ると……

僕がリンゴを落とすとき、

「全く同じように落とそう!!!!」

といくら思ったとしても、
僕の手の微妙な力加減や指の配置などを
まったく同じにすることはできません。

1mm単位でやはり変化が起きるでしょう。

で。たとえその1mmの違いであったとしても、
リンゴをビルの10階から落とした場合、
落下地点は大きく異なってくるのです。

仮に、空気や風や気候条件が全く同じだったとしても、
僕のリンゴを持つ手(=初期値)の微細な変化によって、
リンゴが落下する地点(=結果)が大きく変わります。

最初に設定される条件のわずかな違いにより、
最後の結果が大きく変わってしまう。

これが「初期値鋭敏性」なのです。

 

 

◆カオス理論とバタフライ効果

いかがでしたでしょうか?

これが、「カオス理論」の大まかな説明です。

カオス理論の例としてよく上げられるのに、
「バタフライ効果」があります。

「北京にいる一匹の蝶(=バタフライ)がはばたくだけで、
 次の月にはニューヨークで嵐を起こす結果となる」

といったものです。

世界の気象というのは、無数の要因が
複雑に絡みあって変化が起こっています。

ですので、一匹の蝶が羽ばたいただけで、
その影響がニューヨークにまで波及するというわけです。

もちろん、これは例え話というか比喩表現ですが……。

そんな風に、最初の原因のちょっとした違いだけで
あとあとの結果に大きな影響を及ぼす。

そして、その結果は予測がつかない。

『カオスである!!』

というのが「カオス理論」なのでした☆

あなたのご理解にお役に立てたら幸いです(^^)

 

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