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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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海軍に入るくらいなら海賊になった方がいい -- Steven Paul Jobs
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
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.