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| 24-02-2012 |
| EL EFECTO MARIPOSA |
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Suele decirse que "el aleteo de las alas de una mariposa se puede sentir al otro lado del mundo" (proverbio chino) o que "el aleteo de las alas de una mariposa pueden provocar un Tsunami al otro lado del mundo".
El denominado "efecto mariposa" toma el nombre de esas frases. Es un concepto que hace referencia a la noción del tiempo a las condiciones iniciales dentro del marco de la teoría del caos. La idea es que, dadas unas condiciones iniciales de un determinado sistema, la más mínima variación en ellas puede provocar que el sistema evolucione en formas completamente diferentes. Sucediendo así que, una pequeña perturbación inicial, mediante un proceso de amplificación, podrá generar un efecto considerablemente grande a mediano o corto plazo de tiempo.
Un ejemplo claro sobre el efecto mariposa es soltar una pelota justo sobre la arista del tejado de una casa varias veces; pequeñas desviaciones en la posición inicial pueden hacer que la pelota caiga por uno de los lados del tejado o por el otro, conduciendo a trayectorias de caída y posiciones de reposo final completamente diferentes. Cambios minúsculos que conducen a resultados totalmente divergentes.
Este nombre también fue acuñado a partir del resultado obtenido por el meteorólogo y matemático Edward Lorenz al intentar hacer una predicción del clima atmosférico.
El clima atmosférico se describe por 3 ecuaciones diferenciales bien definidas. Siendo así, conociendo las condiciones iniciales se podría conocer la predicción del clima en el futuro. Sin embargo, al ser éste un sistema caótico, y no poder conocer nunca con exactitud los parámetros que fijan las condiciones iniciales (en cualquier sistema de medición, por definición, siempre se comete un error, por pequeño que éste sea) hace que aunque se conozca el modelo, éste diverja de la realidad pasado un cierto tiempo.
La consecuencia práctica del efecto mariposa es que en sistemas complejos tales como el estado del tiempo o la economía es muy difícil predecir con seguridad en un mediano rango de tiempo. Los modelos que tratan de simular estos sistemas necesariamente descartan información acerca del sistema y los eventos asociados a él. Estos errores u omisiones son magnificados en cada unidad de tiempo simulada hasta que el error original aparece de alguna u otra manera y cambia todos los pronósticos.
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