El caos determinista o también conocida como teoría del caos, plantea que existen sistemas en los que el resultado de una situación particular depende esencialmente de la medición del impacto de los objetos; y cuyo comportamiento futuro es impredecible para todas las aplicaciones prácticas.
Actualmente el estudio del principio del determinismo es uno de los más importantes de la ciencia moderna. Conociendo el estado actual de cualquier sistema en la naturaleza; podemos aplicar nuestro conocimiento de las leyes de la naturaleza para predecir el comportamiento futuro de este sistema. El universo mecánico newtoniano clásico, en el que la posición de los planetas se asemeja al movimiento de las manecillas de un reloj; y nuestro conocimiento de las leyes de la naturaleza se redujo a comprender la estructura del mecanismo de relojería, esto sería una simple representación de este gran concepto.
Principio del caos determinista o teoría del caos
Por el siglo XX, los científicos llegaron a comprender que hay sistemas en la naturaleza que son completamente deterministas en el sentido newtoniano; sin embargo desde el punto de vista de la aplicación práctica, no se puede calcular. La llegada de las computadoras electrónicas de alta velocidad en la década de 1980 llevó a que este fenómeno; conocido como caos determinista o teoría del caos, se convirtiera en un área de investigación científica activa. La mejor analogía para el caos determinista es el llamado «agua blanca» de los arroyos de montaña. Si arroja dos hojas al agua de un río de montaña, una tras otra, es probable que, corriente abajo, estén lejos una de la otra. En un sistema como este, una pequeña diferencia en las condiciones iniciales como la posición de la hoja; puede provocar una gran discrepancia en la salida entre ambas.
La mayoría de los sistemas de la naturaleza son diferentes. Por ejemplo, si deja caer una pelota desde una altura de 7 metros y mide su velocidad al golpear el suelo; y luego deja caer la misma pelota desde una altura de 6,0001 metros, entonces los valores de su velocidad en el impacto no serán ser muy diferente. En sistemas como este, pequeños cambios en las condiciones iniciales conducen a pequeños cambios en la salida. La mayoría de los sistemas que conocemos en la naturaleza son de este tipo. Pero incluso para sistemas tan simples como las clásicas bolas de billar newtonianas, a veces es difícil hacer predicciones sobre su estado futuro.
Según los estándares modernos, las primeras computadoras eran muy lentas con muy poca memoria y almacenamiento. En la década de 1960, Edward Lorenz y sus colegas del MIT probaron modelos informáticos del clima de la Tierra. Sus computadoras a menudo llegaban a un estado intermedio en sus cálculos; imprimían estos resultados intermedios en cinta de papel durante toda la noche y terminaban los cálculos al día siguiente. Comenzaron a notar que los cálculos realizados continuamente de principio a fin producían resultados que eran significativamente diferentes de los resultados de los cálculos interrumpidos. Descubrieron que esta discrepancia se debía a la que la computadora estaba redondeando los números en los resultados intermedios. Por ejemplo, para escribir en una cinta, daría el número 0.607, y si continuaba funcionando, luego 0.607247.
Esta diferencia fue suficiente para dar como resultado predicciones completamente diferentes de las condiciones climáticas futuras. Ahora conocemos la existencia de sistemas mucho más sensibles a las condiciones iniciales y en los que la diferencia del octavo decimal tiene un impacto significativo en el resultado final. En términos técnicos, un sistema caótico se define como un sistema en el que la producción depende exponencialmente de los cambios en la entrada; para conducir a predicciones completamente diferentes de las condiciones climáticas futuras.
El punto es que cuando hablamos de definir el estado inicial, en realidad estamos hablando de medición. Cada medición en el mundo real contiene un error, algunas con inexactitud en el valor real. Por ejemplo, si mide la longitud de una tabla con una regla, en la que la división más pequeña es un milímetro; su definición inevitablemente contendrá un error de una fracción de milímetro. De manera similar, si en el ejemplo anterior desea determinar la posición de una hoja en un arroyo de montaña; puede medir la distancia entre la hoja y un punto en la orilla. Siempre habrá un pequeño error en esta medición, dependiendo de la precisión del dispositivo de medición utilizado. Si el sistema es caótico, puedes poner la misma hoja; en el mismo lugar muchas veces y obtener resultados diferentes, ya que nunca podríamos ponerlo exactamente en el mismo lugar 2 veces.
Para los sistemas caóticos, es teóricamente posible predecir el resultado futuro; pero sólo en aquellos casos en los que el estado inicial se puede determinar con absoluta precisión. Dado que esta precisión no se puede lograr, estos sistemas son impredecibles para todas las aplicaciones prácticas. Es importante comprender que la existencia de un caos determinista no viola el principio del determinismo. Simplemente dice que, en determinadas circunstancias, es posible que no pueda realizar el tipo de medidas que necesita para determinar el estado actual de un sistema con la precisión suficiente para predecir sus estados futuros. En otras palabras, en los sistemas caóticos; existe cierta discrepancia entre el determinismo (la comprensión de las leyes que gobiernan el sistema) y la predicción (la capacidad para afirmar lo que hará el sistema).
Lo que significa que tal discrepancia no existiera en la física newtoniana; hasta hace poco la gente no le prestó suficiente atención o probablemente entendieron que la solución al problema de la predicción era cuestión de tiempo. La teoría del caos nos ha enseñado que la divergencia no sólo es real, sino que existe constantemente. Ahora entendemos que un sistema puede ser determinista y predecible en teoría, sin dejar de ser impredecible en la práctica. Algunos científicos han intentado aplicar la teoría del caos en otras áreas; como el cálculo de las órbitas de los planetas en el sistema solar durante períodos de tiempo muy largos e incluso en la bolsa de valores. Pero aparentemente, todavía nos queda mucho trabajo por hacer para trasladar la teoría a la práctica.
