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> またカオスであるならばわずかな摂動で系を目的の場所にもって行くような > 制御が可能となりますから,カオスであることを利用して経済を制御下に > 置くにはどうすればよいか,とかも出来るかもしれません. 現実の経済では、パラメタを制御する主体がたくさんいるわけですから、それは無理なんじゃないでしょうか。
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人生の大半の問題はスルー力で解決する -- スルー力研究専門家
カオス (スコア:1)
#私の理解が間違っている可能性あり。ツッコミ歓迎。
Re:カオス (スコア:3, 興味深い)
安定軌道を持つ系も多いわけですから,その中に押し込まれている状況なら
十分予測は可能です.
#そういった系では位相空間内でカオス的な領域とそうでない領域に
#分離しています.
また系が本当にカオスになるかどうか,どのあたりからカオスに突入して
いくかなどを調べる場合にも,各種パラメータを用意しておいてどれに
対してセンシティブなのかを見ることも意味はあると思いますし,カオス
だとしてもその中でどのような振る舞いを見せるか,ということ自体も
研究する意味はあります.
またカオスであるならばわずかな摂動で系を目的の場所にもって行くような
制御が可能となりますから,カオスであることを利用して経済を制御下に
置くにはどうすればよいか,とかも出来るかもしれません.
#ただ,現実的にはある意味系を記述する式そのものが経時変化している
#ような系ですので,どこまで出来るかは謎ですが.
Re:カオス (スコア:1)
> 系がカオスだからといって必ずしも不安定な挙動を示すとは限りません.
現実の経済はどうなんでしょうね?
> またカオスであるならばわずかな摂動で系を目的の場所にもって行くような
> 制御が可能となりますから,カオスであることを利用して経済を制御下に
> 置くにはどうすればよいか,とかも出来るかもしれません.
現実の経済では、パラメタを制御する主体がたくさんいるわけですから、それは無理なんじゃないでしょうか。
Re:カオス (スコア:2, 興味深い)
それらのパラメタおよびそれに作用する主体の行動もシミュレーションに織り込む、という考え方もあります。(マルチエージェントシミュレーション)
ポイントになるのは、
地球シミュレータなどの利用は後者に効いてくるでしょう。前者は社会心理学やゲーム理論など幅広い分野の進歩が必要です。
Re:カオス (スコア:1)
先のリンク先の wikipedia のページにも書かれている通り、
初期値のちょっとしたずれが結果を大きく変える(バタフライ効果)
ので、カオスな系では仮にモデルが完璧に作られていても結果を
予想することはできません。
同様に、過去のデータから将来を予測することもできません。
カオスということで考えると、こういうことになりますね。
実際に予想したければ、カオスでないモデルを作成するしかないでしょう。
Re:カオス (スコア:1)
どうなんでしょうかねえ.
本当にカオスなのかどうかもはっきりしてませんし.
>現実の経済では、パラメタを制御する主体がたくさんいるわけですから
まあ,研究の結果一番の「急所」を見つけ出すことが出来れば,周りの
多少の変動によらずにかなり制御できる可能性はあります.
ただまあ,系がどのような関数に従うかで変わってきますけどね.
Re:カオス (スコア:1)
>制御が可能となりますから,
カオスの定義に「予測不可能性」ってのがなかったっけ?
Re:カオス (スコア:1)
少なくともカオスというものが注目され始めたころの研究では、
決定論的な系を扱ってます。同じ初期値を与えたら、同じ結果
が出る系ですね。そのかわり、微妙に違う初期値を与えたら、
微妙に違う結果ではなく、大きく違う結果が出たので、あれ
なんだこれ?ってのが発端です。
>またカオスであるならばわずかな摂動で系を目的の場所にもって行くような
>制御が可能となりますから,
というのは、単純なポジティブフィードバックな系だと、少しの
摂動がどんどん大きくなってしまうけど、カオスな系だと、正確に
どこを通るかはともかく、大体欲しい範囲には収められるという
制御が可能(な場合がある)というものです。
#有名なローレンツアトラクタの絵を見てて、なんとなく理解でき
#ました。
Re:カオス (スコア:0)
>摂動がどんどん大きくなってしまうけど、カオスな系だと、正確に
>どこを通るかはともかく、大体欲しい範囲には収められるという
>制御が可能(な場合がある)というものです。
phasonさんがおっしゃったのは「カオス制御」の話だと思います.
だから,制御が可能な場合