Schmetterlingseffekt
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Mit dem "Schmetterlingseffekt" wird ein Phänomen bei der [[Modelle und Wirklichkeit|Computersimulation]] komplexer Prozesse bezeichnet. Es zeigte sich, dass man bei wiederholter Simulation, z.B. eines Wettergeschehens, mit den gleichen Anfangsdaten und Parametern deutlich unterschiedliche Ergebnisse erhielt. Ein Wirbelsturm, der vorher in der Karibik wütete lag bei erneuter Berechung über Florida. Als Ursache stellten sich die Ungenauigkeiten bei der computerinternen Verarbeitung heraus. Obwohl diese sehr klein waren, wirkten sie sich trotzdem auf die Berechnungen aus. Da die Größenordungen der relevanten Ungenauigkeiten bei der Wetterberechnung in der Größenordnung eines Schmetterlingflügelschlags lagen, sprach man vom Schmetterlingseffekt. | Mit dem "Schmetterlingseffekt" wird ein Phänomen bei der [[Modelle und Wirklichkeit|Computersimulation]] komplexer Prozesse bezeichnet. Es zeigte sich, dass man bei wiederholter Simulation, z.B. eines Wettergeschehens, mit den gleichen Anfangsdaten und Parametern deutlich unterschiedliche Ergebnisse erhielt. Ein Wirbelsturm, der vorher in der Karibik wütete lag bei erneuter Berechung über Florida. Als Ursache stellten sich die Ungenauigkeiten bei der computerinternen Verarbeitung heraus. Obwohl diese sehr klein waren, wirkten sie sich trotzdem auf die Berechnungen aus. Da die Größenordungen der relevanten Ungenauigkeiten bei der Wetterberechnung in der Größenordnung eines Schmetterlingflügelschlags lagen, sprach man vom Schmetterlingseffekt. | ||
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| - | [[Kategorie:Wissenschaft]] | + | HINWEIS: der Code für diese JSXGraph-Anwendung wurde mit Hilfe von [[ChatGPT]] erstellt. Er funktionierte ohne große Nacharbeit - allerdings: auch die wenigen Anpassungen erfordern einige Mindestkenntnisse zur Scriptsprache JSXGraph und zu JavaScript. Die Idee zu dieser Anwendung habe ich aus einem [https://youtube.com/shorts/ls_66dIM9-4 YouTube-Video]. |
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Aktuelle Version vom 11:48, 3. Dez. 2025
Mit dem "Schmetterlingseffekt" wird ein Phänomen bei der Computersimulation komplexer Prozesse bezeichnet. Es zeigte sich, dass man bei wiederholter Simulation, z.B. eines Wettergeschehens, mit den gleichen Anfangsdaten und Parametern deutlich unterschiedliche Ergebnisse erhielt. Ein Wirbelsturm, der vorher in der Karibik wütete lag bei erneuter Berechung über Florida. Als Ursache stellten sich die Ungenauigkeiten bei der computerinternen Verarbeitung heraus. Obwohl diese sehr klein waren, wirkten sie sich trotzdem auf die Berechnungen aus. Da die Größenordungen der relevanten Ungenauigkeiten bei der Wetterberechnung in der Größenordnung eines Schmetterlingflügelschlags lagen, sprach man vom Schmetterlingseffekt.
Das folgende Diagramm visualisiert diesen Effekt anhand eines anderen Beispiels: Ein Laserstrahl wird auf eine Reihe verspiegelter Zylinder gelenkt. Abhängig vom Eintrittswinkel wird er mehrfach umgelenkt und tritt dann an einer bestimmten Stelle aus. Mit dem Schieberegler kann der Eintrittswinkel mit einer geringen Abweichung (9. Dezimalstelle) versehen werden. Obwohl die Änderungen des Eintrittswinkels minimal sind, kommt es zu erheblichen Änderungen beim Austrittswinkel.
HINWEIS: der Code für diese JSXGraph-Anwendung wurde mit Hilfe von ChatGPT erstellt. Er funktionierte ohne große Nacharbeit - allerdings: auch die wenigen Anpassungen erfordern einige Mindestkenntnisse zur Scriptsprache JSXGraph und zu JavaScript. Die Idee zu dieser Anwendung habe ich aus einem YouTube-Video.
