Teoria del caos

Inmatematicalateoria del caosè lo studio, attraversomodellipropri dellafisica matematica, deisistemi dinamiciche esibiscono una sensibilitàesponenzialerispetto allecondizioni iniziali.I sistemi di questo tipo, pur governati daleggideterministiche, sono in grado di esibire un'empirica casualità nell'evoluzione delle variabili dinamiche.Questo comportamento casuale è solo apparente, dato che si manifesta nel momento in cui si confronta l'andamento temporaleasintoticodi due sistemi con configurazioni iniziali arbitrariamente simili tra loro.
Storicamentela nascita dello studio dei fenomeni caotici si ha con ilproblema dei tre corpi, unproblema di dinamicadellafisica matematicaapplicato allameccanica celeste, affrontato in primis daimatematiciJoseph-Louis LagrangeeHenri Poincaré.
La nascita vera e propria di questa teoria scientifica, come corpo di conoscenze esteso, si verifica però nel 1963, quandoEdward Norton Lorenzpubblica il suo articoloDeterministic Nonperiodic Flow, nel quale tratta del comportamento caotico in un sistema semplice e deterministico, con la formazione di unattrattore strano.
Negli anni successivi numerose scoperte in questo ambito fatte daMitchell Feigenbaum, che scoprì l'universalità di alcune costanti a partire da uno studio sull'applicazione logistica, lo portarono ad una teoria sullo sviluppo della turbolenza nei fluidi. Il matematico belgaDavid Ruellee il fisico olandeseFloris Takensfurono i pionieri della teoria degli attrattori strani.
Nell'uso comune, "caos" significa "stato di disordine". Tuttavia, nella teoria del caos, il termine viene definito con maggiore precisione. Anche se non esiste una definizione matematica universalmente accettata dicaos, una definizione comunemente utilizzata afferma che unsistema dinamicodeve avere le seguenti caratteristiche per essere classificato come caotico:
Dipendenza sensibile dalle condizioni inizialisignifica che, in un sistema caotico, a variazioni infinitesime dellecondizioni inizialicorrispondono variazioni significative del comportamento futuro. In altre parole, ogni configurazione di un sistema caotico è arbitrariamente vicina ad un'altra con una traiettoria futura completamente diversa.
La sensibilità alle condizioni iniziali è comunemente nota come "effetto farfalla", effetto così chiamato per via del titolo di una relazione presentata daEdward Norton Lorenznel 1972 all'Associazione Americana per l'Avanzamento della Scienza a Washington, DC, dal titoloLa prevedibilità: Il battere delle ali di una farfalla in Brasile provoca un tornado in Texas?.Il movimento delle ali di una farfalla rappresenta un piccolo cambiamento nella condizione iniziale del sistema il quale provoca una catena di eventi che portano a fenomeni di scala sempre più vasta. Se la farfalla non avesse sbattuto le ali, la traiettoria del sistema sarebbe stata molto diversa.
È stato dimostrato che in alcuni casi le ultime due proprietà elencate sopra effettivamente implicano sensibilità alle condizioni inizialie, se l'attenzione è limitata a intervalli, la seconda proprietà implica le altre due(un'alternativa, e in generale più debole, definizione di caos utilizza solo le prime due proprietà in lista sopra).È interessante notare che la proprietà con conseguenze pratiche più significative, la sensibilità alle condizioni iniziali, è ridondante nella definizione, poiché implicita in due (o per gli intervalli, una) proprietà puramentetopologicheche sono quindi di maggiore interesse per i matematici.
Se si hanno solo pochi dati dello stato del sistema su cui basarsi, come spesso succede nelle simulazioni dei sistemi climatici, per via della sensibilità alle condizioni iniziali possono essere fatte previsioni che sono affidabili solo entro un certo intervallo di tempo. Per le previsioni del tempo atmosferico di solito questo intervallo è di circa una settimana.Questo non vuol dire che non ci siano limiti prevedibili per il sistema: ad esempio per le previsioni climatiche possiamo dire che la temperatura sulla Terra non sarà mai tale da far bollire gli oceani o da farli ghiacciare; tuttavia, pur sapendo che la temperatura aumenta e diminuisce durante l’anno, non possiamo prevedere esattamente quando e quanto. Una caratteristica peculiare di un sistema caotico, sebbene deterministico, è quindi l'apparente impredicibilità delle traiettorie del sistema, dovuta alla forte sensibilità rispetto alle condizioni iniziali.
In termini più matematici, l'esponente di Ljapunovmisura il grado di sensibilità alle condizioni iniziali. Date due traiettorie di partenza nellospazio delle fasiinfinitamente vicine con separazione inizialeδZ0{\displaystyle \delta \mathbf {Z} _{0}}, queste divergono nel futuro al tasso esponenziale di
dovet{\displaystyle t}è il tempo eλ{\displaystyle \lambda }è l'esponente di Ljapunov.
La velocità di separazione dipende dall'orientamento del vettore separazione iniziale, per cui vi è un intero spettro di esponenti di Ljapunov. Il numero di esponenti di Ljapunov è uguale al numero di dimensioni dello spazio delle fasi, anche se è comune riferirsi solo al più grande di essi. Per esempio, l'esponente di Ljapunov massimo è più spesso utilizzato perché determina la prevedibilità complessiva del sistema. Un esponente di Ljapunov massimo positivo è generalmente considerato come un'indicazione che il sistema è caotico.
Latransitività topologicaè una proprietà che implica che il sistema evolverà nel tempo in modo che ogni data regione oinsieme apertonel suo spazio delle fasi si sovrapporrà con qualsiasi altra regione data. In sostanza, le traiettorie del sistema dinamico caotico transiteranno nell'intero spazio delle fasi man mano che il tempo evolverà (da qui "transitività topologica": ogni regione dello spazio delle fasi di dominio del sistema dinamico verrà raggiunta da un'orbita prima o poi). Questo concetto matematico di "mescolamento" corrisponde all'intuizione comune fornita ad esempio dalla dinamica caotica della miscela di due fluidi colorati.
La transitività topologica è spesso omessa dalle presentazioni divulgative della teoria del caos, che definiscono il caos con la sola sensibilità alle condizioni iniziali. Tuttavia, la dipendenza sensibile dalle condizioni iniziali da sola non dà il caos. Per controesempio, consideriamo il semplice sistema dinamico prodotto da raddoppiare ripetutamente un valore iniziale. Questo sistema ha la dipendenza sensibile dalle condizioni iniziali ovunque, dal momento che qualsiasi coppia di punti vicini alla fine diventerà ampiamente separata. Tuttavia, questo esempio non ha la transitività topologica e quindi non è caotico. Infatti, ha un comportamento estremamente semplice: tutti i punti tranne 0 tenderanno a infinito positivo o negativo.
Affinché un sistema caotico abbia uninsieme densodi orbite periodiche, ogni punto nello spazio deve essere arbitrariamente vicino ad un'orbita periodica. La mappa logistica unidimensionale definita dax→4x(1−x){\displaystyle x\rightarrow 4x(1-x)}è uno dei più semplici sistemi con un insieme denso di orbite periodiche. Ad esempio,5−58→5+58→5−58{\displaystyle {\tfrac {5-{\sqrt {5}}}{8}}\rightarrow {\tfrac {5+{\sqrt {5}}}{8}}\rightarrow {\tfrac {5-{\sqrt {5}}}{8}}}(uguale a circa 0,3454915 → 0,9045085 → 0,3454915) è un'orbita instabile di periodo di 2, ed esistono orbite simili per periodi di 4, 8, 16, ecc, cioè per tutti i periodi indicati dalteorema di Sharkovsky.
Il teorema di Sharkovskii è alla base della dimostrazione di Li eYorke(1975) che qualsiasi sistema monodimensionale che presenta un ciclo regolare di periodo di tre visualizzerà anche cicli regolari di ogni altra lunghezza nonché orbite completamente caotiche.
Qualche sistema dinamico, come lamappa logisticamonodimensionale definita dax↦4x(1−x){\displaystyle x\mapsto 4x(1-x)}, mostra comportamenti caotici che si estendono in tutto lo spazio delle fasi, tuttavia è possibile che l'andamento caotico sia confinato solo in certe regioni di esso. Il caso di maggior interesse sorge quando un largo insieme delle configurazioni iniziali tende a convergere in una delimitata regione di spazio, l'attrattore, dove avvengono fenomeni caotici.
La regione di spazio delimitata dall'attrattore può avere dimensione intera, ma sorprendentemente questa non è l'unica possibilità. L'attrattore strano è un attrattore condimensione di Hausdorffnon intera. La dimensione degli attrattori è difficile da calcolare analiticamente e spesso viene stimata con simulazioni al computer. Per esempio la dimensione di Hausdorff dell'attrattore generato dallamappa di Hénonè uguale a 1,26.
Un modo semplice per visualizzare un attrattore caotico consiste nel partire con un punto nelbacino di attrazionedell'attrattore e quindi seguire la conseguente traiettoria. Dato che è valida la condizione di transitività topologica, questo equivale a produrre un'immagine dell'intero attrattore finale. Un esempio famoso di questo attrattore è quello diLorenz, la sua forma somiglia a quella di una farfalla.
Al contrario deipunti fissi, cioè attrattori monodimensionali, e dei cicli limite, con due dimensioni o più, gli attrattori che emergono dai sistemi caotici sono ricchi di dettagli e complessità e somigliano spesso a deifrattali. Strutture frattaliche possono emergere anche considerando la forma e il bordo di unbacino di attrazionedi un attrattore, come ad esempio l'insieme di Julia.
Esistono due tipi principali di transizioni in cui i sistemi dinamici passano da un comportamento regolare ad un comportamento caotico:
Comportamenti caotici si incontrano inmeteorologia(attrattore di Lorenz),climatologia,fluidodinamica(turbolenza), teoria dellaser,ecologia.
Esempi di modelli matematici di sistemi dinamici con transizione al caos:
La teoria del caos si applica in molte discipline:matematica,fisica,chimica,biologia,dinamica di popolazione,informatica,geologia,ingegneria,economia,finanza,filosofia,politica,psicologia, erobotica.
La teoria del caos viene attualmente applicata anche allo studio medico dell'epilessiae specificamente alla predizione di attacchi apparentemente casuali attraverso l'osservazione delle condizioni iniziali.
La teoria del caos è stata anche utilizzata nelle critiche alCapital asset pricing model(CAPM). Il CAPM basa i suoi principi sul modello delmercato efficiente(IME), mentre la Teoria del caos contesta i principi di questo modello e la figura dell'investitore razionale, e soprattutto che il prezzo di un titolo sconti immediatamente tutte le informazioni che pervengono dal titolo stesso.
Secondo i teorici gli investitori non reagiscono alle informazioni man mano che le ricevono, ma hanno memoria dei fatti passati, di quello che è accaduto. I mercati funzionano secondo un'ottica dinamica e non lineare. Viene contestato anche l'indice beta, per le difficoltà che incontra da solo a misurare il rischio di un titolo. Troppi sono i fattori che possono inficiarlo e le diverse modalità di calcolo complicano ancora di più la questione. Viene proposta l'esigenza di avere altri indicatori, come l'indicatorehche distingue una serie casuale da una normale. Se ha valore uguale a 0,5 è casuale, se maggiore sarà di tipo non normale.
Il termine "teoria del caos" ha colpito parte dell'immaginario collettivo ed è entrata a far parte della cultura pop, insieme all'effetto farfalla. Quest'ultimo (inteso come l'influenza di fatti minimi sul corso degli eventi) era già rappresentato in un racconto diRay Bradbury,Rumore di tuono, pubblicato nel 1952 e quindi antecedente alla teoria. Questo racconto viene da taluni ritenuto tra i "precursori". Un ulteriore rilevante riferimento letterario è poi il romanzo diJames JoyceFinnegans Wake, per la creazione del neologismocaosmosi, concetto poi molto utilizzato nella filosofia contemporanea e estremamente interessante per la sua possibile funzionalizzazione teorica. Un altro esempio è uno dei personaggi del libro diMichael CrichtonJurassic Parke delfilm che ne venne tratto,Ian Malcolm, un matematico specializzato nella teoria del caos.