결정론(determinism)과 예측가능성(predictability)은 다르다

 결정론(determinism)과 예측가능성(predictability)은 다르다

ㅇ 라플라스의 악마: 모든 입자의 위치와 속도를 정확히 알고, 물체들 사이의 힘을 알고 있다면 미래를 예측할 수 있다

ㅇ 실제: 모든 입장의 위치와 속도를 정확히 아는 것은 불가능

: 불확정성의 원리, 위치와 속도를 동시에 아는 것은 불가능

: 이는 관측 정확도의 문제가 아니라 우주의 기본 속성

ㅇ 입장의 위치, 속도 등을 '정확히', '완벽히' 안다는 것의 개념

: 수수점 100자리까지면 정확한가? 200자리면 정확한가

: 현대 카오스 이론에 따르면 소수점 100자리 숫자의 작은 차이로도 시간이 지날수록 결론이 전혀 달라지는 현상 발생(나비효과)

ㅇ 결정론적 방정식, 비결정론적 예측의 예(Bifurcation)

: n+1년후 토끼의 수는 n년도 토끼의 수에 특정 r값을 곱한 것

: 수식은 이렇다.     Xn+1 = r*Xn*(1-X) 

: r 값이 3까지는 예측가능이나 4를 넘으면 예측불능

ㅇ 이에따라 미래를 예측할 수 있는 좋은 모델이란 무엇인지를 만들때 다음을 생각해야 한다

: 현명함이란 무엇을 간과할지를 아는 것(William James)

: 모형은 가능한 단순해야 한다. 단 적당히 (Albert Einstein)

: 모형의 목적은 정확한 예측이 아닌, 우리의 질문을 더 다듬기 위해서다 (Samuel Karlin)

ㅇ 일반인은 큰 결과는 특별한 원인으로 발생했다고 생각한다. 현실은 달라

: 복잡계에서는 거대한 결과도 특별한 원인을 지목하기 어렵다

: 나무가 아니라 나무의 연결이 문제다