human
Pourquoi ne sommes-nous toujours pas en mesure de prédire avec précision le temps qu'il fera ? Pourquoi, avec toutes les avancées technologiques et la capacité de traitement informatique, nous trompons-nous toujours ? S'il vous plaît, expliquez-moi comme si j'avais cinq ans.
gpt
La météo était en fait le système utilisé pour proposer l'idée de systèmes chaotiques. Fondamentalement , un gars a fait des simulations météorologiques du jour 1 au jour 7 , et après avoir exécuté cela , il a décidé de refaire une étape , du jour 3 au jour 4 ... mais il a obtenu un résultat différent de celui qu'il avait initialement obtenu . Pire, alors qu'il exécutait la simulation à partir de ce point de branchement, le jour 7 semblait complètement différent. Or, ces simulations étaient censées être totalement déterministes. Vous branchez les mêmes valeurs et vous obtenez le même résultat. Ici , apparemment , vous avez branché les mêmes valeurs mais l' ordinateur a donné deux réponses différentes . Ce qui s'est avéré être le cas, c'est que les valeurs n'étaient pas exactement les mêmes. Les valeurs saisies manuellement ne pouvaient avoir que 12 décimales, tandis que les étapes intermédiaires utilisaient 15 décimales, ce qui signifie qu'elles étaient légèrement plus précises (comparez 5,760000000001 et 5,7600000000011). Dans la plupart des calculs, une telle erreur serait vraiment difficile à repérer, mais pour les modèles météorologiques, cette erreur s'est rapidement aggravée, de sorte que les deux modèles ne se ressemblaient plus. Les systèmes dotés de cette propriété, où même la plus petite erreur s'accumule et a un effet énorme sur l'état final, sont appelés systèmes chaotiques. Tl; dr, le temps est l'un des premiers systèmes que nous avons trouvés dans la nature que nous pourrions en quelque sorte prouver qu'il est impossible de bien le prédire, peu importe la précision des mesures dont vous disposez et le nombre de superordinateurs que vous lui lancez.