나비 효과: 두 판 사이의 차이

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== 예시 ==
== 예시 ==
* 기상 예측 - 초기값의 세미한 차이로 인해 나중에는 결과의 유사성이 사라진다. 장기 예보가 불가능한 이유.
* 기상 예측 - 초기값의 미세한 차이로 인해 나중에는 결과의 유사성이 사라진다. 장기 예보가 불가능한 이유.


== 외부 링크 ==
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2020년 5월 26일 (화) 04:07 판

틀:토막글

나비 효과(Butterfly Effect)란 카오스 이론에서 작은 초기조건의 변화가 큰 결과의 차이를 만들어내는 현상을 말한다. 이 표현은 미국의 기상학자 에드워드 노턴 로렌즈(Edward Norton Lorentz)가 1972년에 미국 과학부흥협회에서 실시한 강연의 제목인 '예측가능성-브라질에서의 한 나비의 날갯짓이 텍사스에 돌풍을 일으킬 수도 있는가(Does the Flap of a Butterfly's Wings in Brazil Set Off a Tornado in Texas?)'에서 유래한다.

예시

  • 기상 예측 - 초기값의 미세한 차이로 인해 나중에는 결과의 유사성이 사라진다. 장기 예보가 불가능한 이유.

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