Kaos protiv slučajnosti: razlika i usporedba

Slučajnost i kaos se zbrajaju, ali još uvijek postoje vrlo različiti fenomeni. Znanstvenici i teoretičari imaju različita stajališta i karakteristike kaosa i slučajnosti.

Oba su značajno važna u raznim poljima kao što su znanost, umjetnost, igre, generatori slučajnih odabira, kockanje, kriptografija itd.

Ključni za poneti

1. Kaos se odnosi na složene sustave koji pokazuju nepredvidivo ponašanje, dok se slučajnost odnosi na nedostatak uzorka ili predvidljivosti.
2. Kaos može proizaći iz jednostavnih pravila, dok je slučajnost svojstvo distribucije vjerojatnosti.
3. Kaos može imati temeljni red, dok slučajnost nema.

Kaos protiv slučajnosti

Kaos je deterministički i negdje između slučajnog i predvidljivog. Ovisi o početnim uvjetima i ima redoslijed i obrazac čak i ako je ishod nepravilan i neuredan. Slučajnost je nedeterministička, nepredvidiva i ne slijedi nikakav obrazac zbog nedostatka pravih informacija.

Kaos je rezultat uvećanih posljedica malih promjena u sadašnjosti koje doprinose dugoročnoj nepredvidivosti.

Drugim riječima, kaos se odnosi na stanje potpune zbunjenosti ili predvidljivosti u ponašanju složenog prirodnog sustava.

Teorija kaosa stvorena je uz pomoć nekoliko znanstvenika i matematičara, a njezina se implementacija može pronaći u širokom rasponu znanstvenih domena.

Slučajnost je povezana s nepoznatim i neočekivanim. Riječ "slučajno" evocira dva različita pojma.

S jedne strane, to je sinonim za nepredvidiv događaj: ne možete predvidjeti ishod bacanja kockice bacanjem je više puta.

Ali s druge strane, to je statistička kvaliteta niza bez uzorka: nema koherentnosti između dva ishoda kada se kocka baca mnogo puta.

Tabela za usporedbu

Parametri usporedbe	Haos	slučajnost
Definicija	Dinamički sustavi s naizgled nasumičnim stanjima nereda kojima upravljaju temeljni obrasci i deterministički zakoni.	Percipirani ili stvarni nedostatak uzorka ili predvidljivosti u događajima.
Predvidljivost	predvidiv	Nepredvidljiv
Kako	Ima reda.	Nema reda.
Koristi	Kriptografski primitivi, algoritmi šifriranja, hash funkcije, steganografija itd.	Koristi se u umjetnosti, znanosti, igrama, kockanju, kriptografiji itd.
Primjer	Ponašanje dima	Bacanje novčića

Što je Kaos?

Izraz "kaos" odnosi se na proces ili sustav koji je osjetljiv na početne uvjete. Dinamička nestabilnost postoji u kaotičnim sustavima.

Glavni simptom je eksponencijalna divergencija putanja koja napušta par susjednih točaka. Kaotični sustavi mogu imati ograničene stupnjeve slobode dok ostaju potpuno deterministički.

Kaos se odnosi na to kako izlaz varira u odnosu na ulaz. Nešto je izrazito kaotično ako čak i manje promjene u unosu rezultiraju značajnim promjenama u ishodu.

Kada se biljarski štap koristi za udaranje loptica, rezultati mogu biti kaotični, ali nisu nasumični. Znajući ishode, netko može ponoviti incident udarajući kuglice za bilijar na isti način i s istom postavom. 

Kad god je evolucija sustava određena početnim uvjetima, kaže se da je kaotičan. Ova karakteristika sugerira da dva puta proizlaze iz dvije različite, ali bliske početne okolnosti.

Međutim, to su otkrila eksperimentalna istraživanja tek u posljednjih trideset godina dvadesetog stoljeća. Kaotični sustavi su široko rasprostranjeni. Mnoge prirodne pojave također se mogu opisati kao kaotične.

Mogu se promatrati u meteorologiji, planetarnom sustavu, mozgu i srcu živih bića i na mnogim drugim mjestima. Chaos implementacije pokazale su se intrigantnim i produktivnim.

Podrijetlo teorije kaosa može se pratiti unatrag do proučavanja vremenskih obrazaca, ali od tada se primjenjuje na širok raspon različitih okolnosti.

Aritmetika, geologija, biologija, računalno programiranje, financije, inženjerstvo, algoritamsko trgovanje, meteorologija, filozofija, fizika, upravljanje, struktura stanovništva, fiziologija i robotika neka su od područja koja danas profitiraju od teorije kaosa. 

Što je slučajnost?

Nasumični niz pojava, znakova ili procesa lišeni su reda i bez ikakvog vidljivog uzorka ili rasporeda.

Formalne definicije slučajnosti koriste se u domenama matematike, vjerojatnosti i statistike. U statistici, slučajna varijabla je dodjela brojčanih vrijednosti svakom potencijalnom rezultatu prostora događaja.

Ovaj odnos olakšava prepoznavanje događaja i izračunavanje njihove vjerojatnosti. U slučajnim nizovima mogu se pojaviti slučajne varijable.

Slučajni proces je kombinacija slučajnih komponenti, čiji se rezultati ne podudaraju s predvidljivim uzorkom i radije se razvijaju prema distribucijama vjerojatnosti.

Ove i druge ideje posebno su značajne u teoriji vjerojatnosti i drugim primjenama koje ovise o nepredvidivosti. Moglo bi se čak tvrditi da je definicija slučajnosti a paradoks.

S jedne strane, tvrdimo da istinski slučajni slijed ne može sakriti nikakvo pravilo koje bi nam omogućilo repliciranje slijeda, dok zahtjev za nepostojanjem bilo kakvih obrazaca unutar niza dovodi do vrlo restriktivne definicije koju je vrlo teško primijeniti u praksi. 

Nešto mora zadovoljiti vrlo određene parametre da bi bilo slučajno. Slučajnost je dakle definirana odsutnošću forme, koja je, s druge strane, sama po sebi vrlo čvrsto definirana forma, iako s negativnom konotacijom.

Glavne razlike između kaosa i slučajnosti

1. Kaos se definira kao dinamički sustavi koje karakteriziraju potpuno proizvoljna stanja nepravilnosti, ali vođeni temeljnim obrascima i predvidljivim načelima. Slučajnost se, s druge strane, može opisati kao percipirani ili stvarni nedostatak uzorka ili predvidljivosti u pojavama.
2. Kaos je predvidljiv, dok slučajnost nije.
3. Kaos ima red, iako se čini neuređenim, uvijek postoji red u pozadini. S druge strane, slučajnost nema reda.
4. Kaos se koristi u kriptografskim primitivima, algoritmima šifriranja, sigurnim generatorima pseudoslučajnih brojeva, tokovnim šiframa, steganografija, vodeni žig itd. Slučajnost se može koristiti u umjetnosti, znanosti, igrama, kockanju, kriptografiji itd.
5. Ponašanje daška dima ili oceanske turbulencije ilustracija je kaotičnih sustava. Bacanje novčića najčešća je ilustracija slučajnosti. Ne može se s pouzdanjem predvidjeti hoće li sljedeće bacanje novčića rezultirati glavom ili repom na temelju ishoda prethodnog bacanja. 

Reference

1. https://inis.iaea.org/search/search.aspx?orig_q=RN:22017154
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/096007799580028F
3. https://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0218127412500216

Zadnje ažuriranje: 13. srpnja 2023