Kaos Teorisi ya da Kaos kuramı, daha doğru deyişle Kargaşa Kuramı, sayısal bilgisayarlar ile onların çıktılarını çok kolay görülebilir duruma getiren ekranların ortaya çıkmasıyla gelişti. Son on yıl içinde herkesçe tanınma özelliği kazandı. Ancak kaotik davranış gösteren sistemlerde kestirim yapmanın olanaksızlığı, bu herkesçe tanınma görüntüsüyle birleşince, bilim adamları konuya oldukça kuşkucu bir gözle bakmaya başladılar. Fakat son yıllarda kaos teorisi ile onun bir uzantısı olan Fraktal Geometrinin, borsadan meteorolojiye, iletişimden tıbba, kimyadan mekaniğe kadar uzanan çok farklı dallarda önemli kullanım alanları bulması ile bu kuşkular giderek yok olmaktadır.
Dinamik Sistemler ile Kaos kuramı, genelde lineer olmayan karmaşık sistemlerde yapılan ufak tefek oynamaların ileride büyük değişikliklere yol açabileceğini söyleyen bir kuramdır. Yakın gelecekte olabilecek olayların kestiriminin kolay, daha ilerki zamanda olacak olayların kestiriminin zor olduğuna anlatan bir kuramdır. Kaos kuramı için verilen en yaygın örnek. Kelebek Etkisidir
Kuram, uygulamalı anlamda özellikle biyoloji, meteoroloji,ekonomi gibi karmaşık, durağan tanım bulunmayan alanlarda kendini gösterir. Örnekse, 19. yüzyılda üretilmiş lineer bir ekonomik model günümüzde sosyal, ekonomik, teknolojik parametrelerin değişmesinden ötürü aynı yakınlıkla çalışmayacaktir.
Kuramın temel önermeleri :
1.Düzen düzensizliği yaratır.
2.Düzensizliğin içinde de bir düzen vardır.
3.Düzen düzensizlikten doğar.
4.Yeni düzende uzlaşma ve bağlılık değişimin ardından çok kısa süreli olarak kendini gösterir.
5.Ulaşılan yeni düzen, kendiliğinden örgütlenen bir süreç vasıtasıyla kestirilemez bir yöne doğru gelişir.
Kelebek Etkisi, bir sistemin başlangıç verilerindeki ufak değişikliklerin, büyük, öngörülemez sonuçlar doğurabilmesine verilen isimdir. İsmi, Edward N. Lorenz’in hava durumuyla verdiği örnekten geliyor: Amazon Ormanları’nda bir kelebeğin kanat çırpması, Avrupa’da fırtına kopmasına sebep olabilir!…
Kelebek Etkisi’ni 1963 yılında Edward N. Lorenz bilgisayarıyla hava durumuyla ilgili hesaplamalar yaparken buldu. İlk hesaplamasında 0,506127 sayısını başlangıç verisi olarak kullandı. İkinci hesaplamada ise 0,506 sayısını verdi. İki sayı arasında, sadece yaklaşık 1/1000 (binde bir), demek ki bir kelebeğin kanat çırpmasının yarattığı rüzgârla eşdeğerde (bu son sözcük, elbette abartılı bir nitelendirmedir) fark olmasına karşın, süreç içinde ikinci hesap birinci hesaba karşın çok farklı neticeler verdi.
Lorenz‘in 1963′te yayınlanan orijinal araştırması bir martının kanadını çırpmasının, hava durumunu sonsuza dek değiştireceğinden söz etmektedir. Daha sonra verdiği konferanslarda Lorenz martıyı daha romantik olan kelebek ile değiştirdi. Ayrıca 1/1000 lik fark ile kelebeğin kanat çırpmasının yarattığı rüzgarın arasında bilimsel bir ilişkinin olduğundan bahsettiğini zannedemeyiz, bu nedenle eşdeğer sözcüğü yukarıdaki paragrafta doğru kullanılmış olamaz.
Yukarda görülen resim : Lorenz diferansiyel denkleminin AB-3 metodu kullanılarak simule edildikten sonra x ile z eksenlerinin birbirine karşı çizilmesi ile sonuçta elde edilen bir resim, bir çok kişice kelebeğe benzetilmektedir
