Các lĩnh vực khoa học thường tập trung vào việc giải quyết các mô hình có thể dự đoán được như trọng lực, phản ứng hóa học và điện năng. Thuyết hỗn mang tập trung vào việc giải quyết các mô hình hoàn toàn bất khả dự đoán hoặc kiểm soát như sự xáo trộn, thời tiết và thị trường chứng khoán. Những hiện tượng này được miêu tả bằng toán học phức tạp, liên quan đến tính chất không định hình của tự nhiên. Nhiều vật thể trong tự nhiên và hệ thống mà chúng ta sống trong đều có tính phân dạng và hành vi phức tạp, hỗn loạn. Trước khi chúng ta đi vào nguyên lý của thuyết hỗn mang, hãy tìm hiểu sơ lược về lịch sử của nó.
Lịch sử.
Edward Lorenz.
Vào năm 1961, nhà khoa học khí tượng Edward Lorenz đã tạo ra một khám phá độc đáo. Sử dụng chiếc máy tính tiên tiến của thời đại, ông đã phát triển một mô hình toán học để dự báo thời tiết. Ông rất hào hứng với ý tưởng này, nhằm giải quyết vấn đề dự báo không chính xác. Trong mô hình này, ông nhập vào một tập dữ liệu chính xác đại diện cho thời tiết hiện tại và từ đó dự đoán thời tiết trong tương lai trong vài phút. Sau khi thành công trong việc thực hiện chương trình, Lorenz tập trung vào việc cải thiện khả năng dự báo dài hạn. Ông đã làm điều này bằng cách sử dụng phản hồi về dự báo từ các dữ liệu dự báo trước đó và đưa chúng trở lại máy tính. Kết quả là mô hình của Lorenz có thể dự báo chính xác theo từng tháng, thậm chí là từng năm, không chỉ theo từng phút như trước đây.
Một hôm, Lorenz quyết định chạy lại chương trình dự báo thời tiết. Thay vì bắt đầu từ đầu, ông lấy một giá trị đã chạy được một nửa và sử dụng nó làm điểm khởi đầu để khởi động lại chương trình. Sau khi đi uống cà phê, ông quay lại và phát hiện một sự bất ngờ. Mặc dù dự báo mới của máy tính ban đầu giống như trước đây, nhưng có 2 kết quả dự báo khác nhau đáng kể. Có gì sai sót trong tính toán chăng?
Lorenz nhanh chóng nhận ra rằng máy tính dự báo kết quả dưới dạng 3 chữ số thập phân, nhưng dữ liệu đầu vào lại có 6 chữ số thập phân. Khi Lorenz bắt đầu lượt chạy thứ hai với con số 0.506, thì lượt chạy đầu tiên đã sử dụng con số 0.506127. Sự khác biệt nhỏ này đã dẫn đến kết quả đáng kể khác nhau. Điều này tương tự như cú đập nhỏ của cánh bướm có thể tạo ra một cơn gió mạnh. Mặc dù điều kiện thời tiết ban đầu tương tự, kết quả dự báo sau đó lại khác biệt lớn. Lorenz đã khám phá ra những hạt giống của sự hỗn loạn.
Các nguyên lý của lí thuyết hỗn tạp.
Có nhiều thuyết khác trong thuyết hỗn mang. Thuyết nổi tiếng và quan trọng nhất là “Hiệu ứng cánh bướm” – một con bướm đập cánh ở New Mexico có thể tạo ra cơn bão tại Trung Quốc. Từ cú đập cánh đến sự hình thành cơn bão lớn có thể mất rất nhiều thời gian, nhưng chúng có mối liên hệ thực sự. Nếu con bướm không đập cánh ở một điểm cụ thể trong không gian/thời gian, cơn bão sẽ không xảy ra. Một ví dụ dễ hiểu và mang tính triết học hơn để miêu tả hiệu ứng này là, những hành động nhỏ nhất mà chúng ta thực hiện cũng có thể gây ra tác động đáng kể trong cuộc sống lâu dài.
Hiệu ứng cánh chim bồ câu.
Nhánh tiếp theo của lý thuyết hỗn mang là “Tính không thể đoán trước” (Unpredictability). Có một sự thật là chúng ta không bao giờ có thể biết chính xác tất cả những điều kiện/tình trạng ban đầu của một hệ thống phức tạp, điều này đồng nghĩa với việc chúng ta không thể dự đoán được kết quả cuối cùng mà một hệ thống phức tạp sẽ mang lại. Thậm chí, những sai sót nhỏ nhất trong việc quan sát tình trạng của một hệ thống cũng có thể được phóng đại lên một cách đáng kể, khiến mọi dự đoán trở nên không chính xác. Bởi vì chúng ta không thể đánh giá được tác động của mỗi con bướm và những hành động gây xáo trộn tương tự như cánh đập của một con bướm trên thế giới, việc dự đoán chính xác thời tiết trong một khoảng thời gian dài luôn là điều không thể.
Lý thuyết thứ ba “Hòa trộn” và “Phản hồi” ám chỉ rằng hai điểm gần nhau trong một hệ thống phức tạp sẽ cuối cùng ở những vị trí khác nhau sau một thời gian nhất định. Ví dụ, hai phân tử nước ban đầu gần nhau nhưng sau đó sẽ “mỗi người một phương” và đi đến các vị trí khác nhau trong đại dương. Hoặc nhóm quả bóng bay được thả cùng nhau sẽ rơi xuống ở những địa điểm khác nhau. Đối với “Phản hồi”, sự hiện diện của phản hồi khiến các hệ thống trở nên hỗn loạn. Ví dụ, trên thị trường chứng khoán, khi giá trị của một cổ phiếu tăng hoặc giảm, người ta sẽ mua hoặc bán cổ phiếu đó, góp phần làm tăng hoặc giảm giá trị của cổ phiếu đó một cách hỗn loạn.
Mandelbrot Fractal.
Một điều quan trọng trong thuyết hỗn loạn là “Phân dạng” (Fractal). Phân dạng là một hình học không có điểm kết thúc, có đặc điểm phức tạp vô hạn. Khi phóng to hoặc thu nhỏ theo tỉ lệ nào đó, phân dạng vẫn giữ nguyên hình dáng ban đầu. Chúng được tạo ra bằng cách lặp lại một quy trình đơn giản trong một chu trình lặp vô hạn. Với cốt lõi là đệ quy, phân dạng là hình ảnh của hệ thống động – biểu tượng của sự hỗn loạn. Hình học, phân dạng tồn tại trong không gian thường thấy. Chúng có sự xuất hiện phổ biến, vì trong tự nhiên có nhiều hình dạng tương tự như cây cối, sông, bờ biển, núi, mây, vỏ sò, cơn bão… Ngoài ra còn có nhiều chủ thể khác liên quan đến thuyết hỗn loạn, nhưng những chủ thể được đề cập ở trên là những thứ thú vị và quan trọng nhất.
