蝴蝶扇了一下翅膀,混沌就诞生了

百家 作者:人工智能学家 2020-10-16 18:06:26

科学无国界

我们是知识的搬运工


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我们耳熟能详的“蝴蝶效应”,最早来源于混沌理论当中。它用来形容的是一类对初始条件异常敏感,并由于确定性的非线性系统而导致的结果产生巨大差异的现象。


你是否曾经想过什么是混沌理论


给我几分钟,我将给你介绍理论物理中我最喜欢领域之一的基础知识,以及这理论所展现的精美图像——而这只需要加法和乘法就可以达成这个效果,准备好被震惊吧!


01

混沌诞生之时


在上世纪六十年代初期,麻省理工学院的教授爱德华·洛伦兹致力于利用大学里面最新的大型计算机来预测天气。他推导出了描述空气对流的一组简单方程,并利用计算机来求解这个方程。


接下来发生的事情使他大吃一惊:在没有任何随机数引入的情况下(确定系统),计算机利用同样参数两次跑出的结果大相径庭。混沌理论被发现了!


什么是“确定系统”

在数学、计算机科学和物理中,确定系统是系统在未来发展的状态中不涉及到随机数的系统。因此,对于给定的初值或初始状态,其输出结果会一直相同。


所以,洛伦兹的天气预测中,发生了什么?看下面这个例子。


任选一个随机数

比如说:0.123267203462345822542,然后在每一步中,将这个数乘以10,再去掉小数点之前的数(相当于进行了操作mod 1)。

将这个数乘以10

上面的例子中我们得到:1.23267203462345822542

去掉小数点之前的数

得到:0.23267203462345822542

再次重复乘以10

2.3267203462345822542

去掉小数点之前的数:

0.3267203462345822542

......


这当然是一个确定系统,完全没有随机数的引入。


现在,我的问题来了:你能预测这些数字的未来发展状态么?


答案是“既能也不能”。对于更多有限的步骤,可以得出很准确的答案。但是,100步之后呢?题目并没有给出足够的位数。计算机存储小数点之后的位数是固定的(取决于你数字的类型)。一个64位的双精度数有16位十进制的数字,所以,在进行上述的操作15次之后,你将无法获得预测的结果。如果你会编程,我建议你自己尝试一下!在早期的计算机中,这样的方程甚至被用作伪随机数的生成器。


就算我们知道小数点之后的100或者1000位,在此之后,结果都是不可预测的,因为在每次操作中,由于删除了小数点之前的数,破坏了信息。因此最后得到的结果,尤其依赖于初始条件。


02

分叉图——重复 再重复


到这里为止,我们先总结一下我们已经得到的结论:


混沌方程是确定性的方程或者系统(代表没有随机数参与,且明确计算当前态到未来态的结构),同时非常依赖于初始条件,使得我们不可能预测长远的未来。


本文开始的图片是所谓的逻辑图的分叉图的放大区域(如下图)。读完这篇文章之后,你将明白如何解释这幅图,这也是整个物理领域中我最喜欢的图之一:)


逻辑图的分叉图



这是逻辑图的方程。别担心,让我们一起看看一下这个方程表示了什么。


逻辑图描述了种群数目模型,该模型包含两个控制种群规模的对抗部分:种群的繁衍和由于食物供应有限导致的死亡。如果种群中没有生命,x就是0;x=1代表着种群已经到达了最大值(由于食物有限),r是繁衍率。


下标i代表在时间i时的种群数目,下标i+1代表下一个时间的种群数目。这代表着,如果我们知道现在这个时间的种群数目以及繁衍率,就可以计算下一个时间的种群数目。


可以举一个简单的例子。简单起见,假设繁衍率r=1,假如种群初始数目为最大数目的80%,即x0=0.8。



这代表着种群从最大可能种群的80%缩减到16%。原因是种群没有繁殖出足够的数量,也没有足够的食物来维持现有的x=0.8种群。


方程中的 “1×0.8”代表出生的人口。繁衍率越高,出生数目就越多。这里我们把繁衍率取为1,因此下一步中结果仍为0.8;


“1-0.8”部分代表因饥饿导致的死亡。“r·x0=1×0.8” 这一项乘以系数“1-0.8=0.2”,代表5个生物中有4个饿死了。x的值越接近1,越多的生物会死亡。(幸好,这只是模型。)


那么照这样下去这些会怎么发展呢?下面的图展示了种群随时间发展的趋势。图中发生了什么呢?种群x趋于0,代表生物的出生率小于死亡率,因此最终会灭绝。



回到分叉图中,我们用黑点表示x=0,繁衍率r=1,如下图所示。



繁衍率在0~1之间的种群会灭绝


对于更大的繁衍率的种群,比如说r=2.5:



种群的大小快速达到了最大可容纳值的60%,然后保持不变,这被称为系统的不动点。不动点不依赖于x的初始值,只依赖于繁衍率r。在分叉图中,我们用绿色的点标示r=2.5和x=0.6,如下图所示。



接下来我们把繁衍率提升到 r=3.25,看一看会发生什么。下图显示了种群发展的情况:你会发现种群会两类种群规模之间震荡



为什么会这样呢?在较大的种群规模下,我们模型中的所有生物都没有足够的食物,一些生物会因此死去,然后剩下的生物就会有足够的食物生存。但是一旦繁衍率再次提升,食物又会缺失,一些生物又会死去,这个过程不断循环……


在绿色的点的位置图像分为了两部分,物理学家称之为:倍周期。在分叉图中用两个蓝色的点标记r=3.25。



如果将繁衍率再度提升,你猜会发生什么?两个蓝色的点分裂为了四个,现在种群的数量在四个点之间振荡。



在分叉图中标记如下。



我们观察到的现象被称为:倍周期级联。4 个固定点成为了8个,8个变为16、32、64直至无穷大,在倍周期级联的最后,混沌就出现了。


在分叉图中,整个区域不用振荡的离散固定点表示,而是用灰色的区域表示,是因为这些点在这些区域都出现过,颜色越深,出现的次数越多


如果观察 r=3.75的部分,可以看出,灰色区域从x=0.25左右开始,在x=0.9左右结束,代表种群数目在这些值之间不断变化。


下图表示种群在r=4时的情况:种群的数目变化是完全混乱的。如果可以用数字多次计算这个趋势变化,你会发现:初始值的微小变化(由于数值精度的限制)会产生截然不同的结果,这就是混沌的主要特征。



到目前为止,一切还好。但是如果仔细观察混沌区域,会发现灰色区域中间有白色的条纹。这代表什么?让我们放大这个区域,仔细观察。



这看起来跟之前的图像非常相似,让我们放大第二个矩形。



你看见了什么?在r≈3.625的左边,只有混沌出现。在灰色区域,种群数目可以是灰色区域的任意值。然后,混沌突然消失,一个固定点出现了,这些白色的区域被称为稳定岛。然后同样的事情发生了,倍周期出现、二级倍周期……倍周期级联,混沌出现。


如果进一步放大,同样的事情出现:混沌区域的稳定岛、倍周期级联、混沌出现。再放大,更多稳定岛、倍周期级联、混沌……


我第一次学到这个的时候,这个现象绝对震惊到了我,纵使几年后亦然如此。所有这些复杂的混沌行为都能利用一个简单的模型来描述。


我尝试创建一个自相似的动画来展示这个现象,请着重注意闪烁的白色稳定岛和随处可见的倍周期级联现象。



有许多其他的混沌图展示了同样的现象,比如说如下面动画展示的高斯图(有时也被称为老鼠图,你能猜出原因么?)



这个图我们就不放大看了。图的方程包含了一项新的元素:α,在动画中α的取值是从3.5到8。


当曲线不断分裂成2、4、8……时,注意到会有周期倍增的现象。你能观察到在混沌区域出现的稳定岛和倍周期级联等所有元素。



关于混沌现象还有很多其他的图像,感兴趣的朋友可以戳下面的图片↓



蜘蛛网


洛伦兹吸引子



有兴趣的读者们还可以自己动手编码画出属于自己的混沌图哦~



作者:Fabio M. Graetz

翻译:Nuor

审校:Dannis


原文链接:

https://medium.com/@fabiograetz/the-stunning-beauty-of-chaos-theory-fd0e1597d68a

https://en.wikipedia.org/wiki/Butterfly_effect



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编辑:Dannis


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