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Der '''Schmetterlingseffekt''' ({{EnS|butterfly effect}}) ist ein Phänomen der [[Nichtlineare Dynamik|Nichtlinearen Dynamik]].
Der '''Schmetterlingseffekt''' ({{enS|butterfly effect}}) ist ein Phänomen der [[Nichtlineare Dynamik|Nichtlinearen Dynamik]]. Er tritt in [[Nichtlineare Systeme|nichtlinearen]] [[Dynamisches System|dynamischen]], [[Determinismus|deterministischen]] Systemen auf und äußert sich dadurch, dass nicht vorhersehbar ist, wie sich beliebig kleine Änderungen der [[Anfangsbedingung]]en des Systems langfristig auf die Entwicklung des Systems auswirken.
Er tritt in [[Nichtlineare Systeme|nichtlinearen]] [[Dynamisches System|dynamischen]], [[Determinismus|deterministischen]] Systemen auf und äußert sich dadurch, dass nicht vorhersehbar ist, in welchem Maß sich beliebig kleine Änderungen der [[Anfangsbedingung]]en des Systems langfristig auf die Entwicklung des Systems auswirken. Es gibt hierzu eine bildhafte Veranschaulichung dieses Effekts am Beispiel des Wetters, welche namensgebend für den Schmetterlingseffekt ist: {{"|Kann der Flügelschlag eines Schmetterlings in Brasilien einen Tornado in Texas auslösen?<ref>Edward N. Lorenz, ''Predictability: Does the flap of a butterfly's wings in Brazil set off a tornado in Texas?'', Titel des Vortrags im Jahr 1972 während der Jahrestagung der [[American Association for the Advancement of Science]]; laut [[Science]] 320, 2008, S. 431</ref>}}


Vom [[Schneeballeffekt]], bei dem kleine Effekte sich über eine [[Dominoeffekt|Kettenreaktion]] bis zur [[Katastrophentheorie (Mathematik)|Katastrophe]] selbst verstärken, unterscheidet er sich durch die Unvorhersehbarkeit, in welchem Maß sich eine Änderung auswirkt.
Die namensgebende Veranschaulichung dieses Effekts am Beispiel des Wetters stammt von [[Edward N. Lorenz]] {{"|Kann der Flügelschlag eines Schmetterlings in Brasilien einen Tornado in Texas auslösen?<ref>Edward N. Lorenz: ''Predictability: Does the flap of a butterfly's wings in Brazil set off a tornado in Texas?'' Titel des Vortrags im Jahr 1972 während der Jahrestagung der [[American Association for the Advancement of Science]]; laut [[Science]] 320, 2008, S. 431.</ref>}} Die Analogie erinnert zwar an den [[Schneeballeffekt]], bei dem kleine Effekte sich über eine [[Dominoeffekt|Kettenreaktion]] bis zur [[Katastrophentheorie (Mathematik)|Katastrophe]] selbst verstärken. Beim Schmetterlingseffekt geht es jedoch um die Unvorhersehbarkeit der langfristigen Auswirkungen.


== Ursprung der Bezeichnung ==
== Ursprung der Bezeichnung ==
Der einprägsame Begriff ''Schmetterlingseffekt'' stammt von dem US-amerikanischen Meteorologen [[Edward N. Lorenz]], der 1972 vor der ''American Association for the Advancement of Science'' einen Vortrag mit dem Titel ''Predictability: Does the Flap of a Butterfly’s Wings in Brazil set off a Tornado in Texas?'' hielt.<ref>Erstveröffentlichung in Edward Lorenz: The Essence of Chaos. Seattle 1993, Appendix 1, S. 181–184.</ref> In seiner ursprünglichen Form verwendete er allerdings den Flügelschlag einer [[Möwen|Möwe]] statt des [[Schmetterling]]s.
Der einprägsame Begriff ''Schmetterlingseffekt'' stammt von dem US-amerikanischen [[Meteorologie|Meteorologen]] [[Edward N. Lorenz]], der 1972 vor der ''American Association for the Advancement of Science'' einen Vortrag mit dem Titel ''Predictability: Does the Flap of a Butterfly’s Wings in Brazil set off a Tornado in Texas?'' hielt.<ref>Erstveröffentlichung in Edward Lorenz: ''The Essence of Chaos.'' Seattle 1993, Appendix 1, S. 181–184.</ref> In seiner ursprünglichen Form verwendete er allerdings den Flügelschlag einer [[Möwen|Möwe]] statt des [[Schmetterlinge|Schmetterlings]].


== Wissenschaftlicher Hintergrund ==
== Wissenschaftlicher Hintergrund ==
Vorarbeiten zu der Theorie leistete Lorenz mit einer Arbeit aus dem Jahre 1963,<ref>{{cite journal|last=Lorenz|first=Edward N.|title=Deterministic Nonperiodic Flow|journal=Journal of the Atmospheric Sciences|year=1963|month=March|volume=20|issue=2|pages=130–141|url=http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/1520-0469%281963%29020%3C0130%3ADNF%3E2.0.CO%3B2|accessdate=3. Juni
[[Datei:Lorenz chaos.ogv|mini|Sensitivität des [[Lorenz-Attraktor]]s gegenüber Änderungen der Anfangsbedingungen. Eine dichte Punktewolke verteilt sich schnell auf dem gesamten Attraktor.]]
2010|doi=10.1175/1520-0469(1963)020<0130:DNF>2.0.CO;2}}</ref> in der er eine Berechnung zur Wettervorhersage mit dem Computer unternahm. Er untersuchte im Zusammenhang mit langfristigen Wetterprognosen an einem vereinfachten [[Konvektion]]smodell das Verhalten von Flüssigkeiten bzw. Gasen bei deren Erhitzung; hier bilden sich zunächst Rollen (heißes Gas steigt auf einer Seite auf, verliert [[Wärme]] und sinkt auf der anderen Seite wieder ab), die bei weiterer Wärmezufuhr instabil werden.
[[Datei:Double pendulum simultaneous realisations.ogg|mini|Experimentelle Demonstration des Schmetterlingseffekts mit mehreren Aufnahmen desselben Doppelpendels. In jeder Aufnahme ist die anfängliche Auslenkung des Doppelpendels fast gleich, aber nach einiger Zeit beginnt sich das dynamische Verhalten deutlich zu unterscheiden.]]


Dieses Verhalten charakterisierte er anhand der drei verbundenen [[Differentialgleichung]]en. Das numerische Ergebnis projizierte er in den [[Phasenraum]] und erhielt jenen [[Seltsamer Attraktor|seltsamen Attraktor]], der später als [[Lorenz-Attraktor]] bekannt wurde: eine unendlich lange [[Phasenraum#Trajektorien im Phasenraum|Trajektorie]] im dreidimensionalen Raum, die sich nicht selbst schneidet und die Form zweier Schmetterlingsflügel hat.  
Vorarbeiten zu der Theorie leistete Lorenz mit einer Arbeit aus dem Jahre 1963,<ref>{{cite journal |last=Lorenz |first=Edward N. |title=Deterministic Nonperiodic Flow |journal=Journal of the Atmospheric Sciences |year=1963 |month=March |volume=20 |issue=2 |pages=130–141 |url=http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/1520-0469%281963%29020%3C0130%3ADNF%3E2.0.CO%3B2 |accessdate=3. Juni 2010|doi=10.1175/1520-0469(1963)020<0130:DNF>2.0.CO;2}}</ref> in der er eine Berechnung zur Wettervorhersage mit dem Computer unternahm. Er untersuchte im Zusammenhang mit langfristigen Wetterprognosen an einem vereinfachten [[Konvektion]]smodell das Verhalten von Flüssigkeiten bzw. Gasen bei deren Erhitzung: hier bilden sich zunächst Rollen (heißes Gas steigt auf einer Seite auf, verliert [[Wärme]] und sinkt auf der anderen Seite wieder ab), die bei weiterer Wärmezufuhr instabil werden.
 
Dieses Verhalten charakterisierte er anhand der drei verbundenen [[Differentialgleichung]]en. Das numerische Ergebnis projizierte er in den [[Phasenraum]] und erhielt jenen [[Seltsamer Attraktor|seltsamen Attraktor]], der später als [[Lorenz-Attraktor]] bekannt wurde: eine unendlich lange [[Phasenraum#Beispiel einer Phasenraumanalyse|Trajektorie]] im dreidimensionalen Raum, die sich nicht selbst schneidet und die Form zweier Schmetterlingsflügel hat.


Lorenz stieß auf das [[Chaosforschung|chaotische]] Verhalten seines Modells eher zufällig. Um Rechenzeit zu sparen, hatte er bei der numerischen Lösung der o.&nbsp;a. Gleichungen auf Zwischenergebnisse bereits durchgeführter Berechnungen zurückgegriffen, hierbei jedoch nur drei [[Dezimalstelle]]n berücksichtigt, obwohl der Computer mit einer Genauigkeit von sechs Dezimalstellen rechnete. Das Resultat waren zunehmende Abweichungen im Zeitverlauf zwischen den alten und neuen Berechnungen, was Lorenz zu seinen Aussagen über die Sensitivität gegenüber den Anfangsbedingungen bewog. Von nahezu demselben Ausgangspunkt divergierten die Wetterkurven, bis sie schließlich keine Gemeinsamkeit zeigten.
Lorenz stieß auf das [[Chaosforschung|chaotische]] Verhalten seines Modells eher zufällig. Um Rechenzeit zu sparen, hatte er bei der numerischen Lösung der o.&nbsp;a. Gleichungen auf Zwischenergebnisse bereits durchgeführter Berechnungen zurückgegriffen, hierbei jedoch nur drei [[Dezimalstelle]]n berücksichtigt, obwohl der Computer mit einer Genauigkeit von sechs Dezimalstellen rechnete. Das Resultat waren zunehmende Abweichungen im Zeitverlauf zwischen den alten und neuen Berechnungen, was Lorenz zu seinen Aussagen über die Sensitivität gegenüber den Anfangsbedingungen bewog. Von nahezu demselben Ausgangspunkt divergierten die Wetterkurven, bis sie schließlich keine Gemeinsamkeit zeigten.


Bei seiner ersten Berechnung gab er einen Startwert für eine [[Iteration]] auf sechs Dezimalstellen genau an (0,506127), bei der zweiten Berechnung auf drei (0,506), und obwohl diese Werte nur um etwa 1/10000 voneinander abwichen, wich im weiteren Verlauf diese Berechnung mit der Zeit von der ersten stark ab.
Bei seiner ersten Berechnung gab er einen Startwert für eine [[Iteration]] auf sechs Dezimalstellen genau an (0,506127), bei der zweiten Berechnung auf drei (0,506), und obwohl diese Werte nur um etwa 1/10.000 voneinander abwichen, wich im weiteren Verlauf diese Berechnung mit der Zeit von der ersten stark ab.


Der Schmetterlingseffekt tritt bei Systemen auf, die [[Deterministisches Chaos|deterministisches chaotisches Verhalten]] zeigen. Diese Systeme besitzen die Eigenschaft, dass sich beliebig kleine Unterschiede in den Anfangsbedingungen ([[Clinamen]]) im Laufe der Zeit zu starken Unterschieden im System führen; sie sind also [[Sensitive Abhängigkeit|sensitiv abhängig]] von den Anfangswerten.
Der Schmetterlingseffekt tritt bei Systemen auf, die [[Deterministisches Chaos|deterministisches chaotisches Verhalten]] zeigen. Diese Systeme besitzen die Eigenschaft, dass sich beliebig kleine Unterschiede in den Anfangsbedingungen ([[Clinamen]]) im Laufe der Zeit zu starken Unterschieden im System führen; sie sind also [[Sensitive Abhängigkeit|sensitiv abhängig]] von den Anfangswerten. Dieses Phänomen kann mittels der sogenannten [[Ljapunow-Exponent]]en quantifiziert werden.


== Beispiele ==
== Beispiele ==
=== Meteorologie ===
=== Meteorologie ===
Da die Anfangsbedingungen experimentell immer nur mit endlicher Genauigkeit bestimmt werden können, ist eine Konsequenz dieses Effekts für solche Systeme, dass es unmöglich ist, ihr Verhalten für längere Zeit vorherzusagen. Zum Beispiel kann das [[Wetter]] für einen Tag relativ genau prognostiziert werden, während eine Vorhersage für einen Monat kaum möglich ist. Selbst wenn die ganze Erdoberfläche mit [[Sensor]]en bedeckt wäre, diese nur geringfügig voneinander entfernt lägen, bis in die höchsten Lagen der [[Erdatmosphäre]] reichten und exakte Daten lieferten, wäre auch ein unbegrenzt leistungsfähiger Computer nicht in der Lage, langfristig exakte Prognosen der Wetterentwicklung zu machen. Da das Computermodell die Räume zwischen den Sensoren nicht erfasst, kommt es zu geringfügigen [[Messabweichung|Divergenzen]] zwischen Modell und Realität, die sich dann positiv verstärken und zu großen Unterschieden führen.  
Da die Anfangsbedingungen experimentell immer nur mit endlicher Genauigkeit bestimmt werden können, ist eine Konsequenz dieses Effekts für solche Systeme, dass es unmöglich ist, ihr Verhalten für längere Zeit vorherzusagen. Zum Beispiel kann das [[Wetter]] für einen Tag relativ genau prognostiziert werden, während eine Vorhersage für einen Monat kaum möglich ist. Selbst wenn die ganze Erdoberfläche mit [[Sensor]]en bedeckt wäre, diese nur geringfügig voneinander entfernt lägen, bis in die höchsten Lagen der [[Erdatmosphäre]] reichten und exakte Daten lieferten, wäre auch ein unbegrenzt leistungsfähiger Computer nicht in der Lage, langfristig exakte Prognosen der Wetterentwicklung zu machen. Da das Computermodell die Räume zwischen den Sensoren nicht erfasst, kommt es zu geringfügigen [[Messabweichung|Divergenzen]] zwischen Modell und Realität, die sich dann positiv verstärken und zu großen Unterschieden führen.


Beispielsweise lassen sich aus den Daten von 1000 Wetterstationen einigermaßen zuverlässige [[Prognose]]n über einen Zeitraum von vier Tagen machen. Für entsprechende Vorhersagen über elf Tage bräuchte man bereits 100 Millionen gleichmäßig über die Erde verteilte Messstationen. Absurd wird das Vorhaben, wenn sich die Vorhersage über einen Monat erstrecken soll; denn dann wären 10<sup>20</sup> Wetterstationen erforderlich, das heißt je eine auf je fünf Quadratmillimeter Erdoberfläche ([[#Literatur|Lit.]]: Heiden).  
Beispielsweise lassen sich aus den Daten von 1000 Wetterstationen einigermaßen zuverlässige [[Prognose]]n über einen Zeitraum von vier Tagen machen. Für entsprechende Vorhersagen über elf Tage bräuchte man bereits 100 Millionen gleichmäßig über die Erde verteilte Messstationen. Absurd wird das Vorhaben, wenn sich die Vorhersage über einen Monat erstrecken soll; denn dann wären 10<sup>20</sup> Wetterstationen erforderlich, das heißt je eine auf je fünf Quadratmillimeter Erdoberfläche ([[#Literatur|Lit.]]: Heiden).


Allerdings ist das Lorenz-Modell eigentlich viel chaotischer als der tatsächliche Wetterverlauf. Die Gleichungen sind viel instabiler als die grundlegenden physikalischen Gleichungen. Der Mathematiker [[Wladimir Igorewitsch Arnold]] gibt als eine prinzipielle obere Schranke für die Wettervorhersage zwei Wochen an.
Allerdings ist das Lorenz-Modell eigentlich viel chaotischer als der tatsächliche Wetterverlauf. Die Gleichungen sind viel instabiler als die grundlegenden physikalischen Gleichungen. Der Mathematiker [[Wladimir Igorewitsch Arnold]] gibt als eine prinzipielle obere Schranke für die Wettervorhersage zwei Wochen an.
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== Künstlerische Verarbeitungen ==
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=== Belletristik ===
=== Belletristik ===
* [[Ray Bradbury]]s Kurzgeschichte [[Ferner Donner (Ray Bradbury)|Ferner Donner]] aus dem Jahr 1952 befasst sich gut zehn Jahre vor der Entstehung des Begriffs mit der Auswirkung kleiner Veränderungen auf die Zukunft.
* [[Ray Bradbury]]s Kurzgeschichte [[Ferner Donner (Ray Bradbury)|''Ferner Donner'']] aus dem Jahr 1952 befasst sich gut zehn Jahre vor der Entstehung des Begriffs mit der Auswirkung kleiner Veränderungen auf die Zukunft.
* [[Michael Crichton]] verarbeitet in seinem Roman [[DinoPark]] dieses Prinzip.
* [[Stephen King]] nutzt den Schmetterlingseffekt in seinem Roman [[Der Anschlag (Roman)|''Der Anschlag'']], wo ein Zeitreisender die Auswirkungen seiner Eingriffe nicht abzuschätzen vermag.
* [[Michael Crichton]] verarbeitet in seinem Roman ''[[DinoPark]]'' dieses Prinzip.
* [[Nick McDonell]] erwähnt den Schmetterlingseffekt in seinem Roman ''Zwölf''.
* [[Nick McDonell]] erwähnt den Schmetterlingseffekt in seinem Roman ''Zwölf''.
* [[Stephen Fry]] bezieht sich mit seinem Buch [[Geschichte machen]] auf den Schmetterlingseffekt.
* [[Stephen Fry]] bezieht sich mit seinem Buch ''[[Geschichte machen]]'' auf den Schmetterlingseffekt.
* [[Jussi Adler-Olsen]] zitiert den Begriff abgewandelt schon im Titel seines [[Thriller]]s [[Erwartung (Roman)|Erwartung. Der Marco-Effekt.]] und bezieht sich ausdrücklich darauf.
* [[Jussi Adler-Olsen]] zitiert den Begriff abgewandelt schon im Titel seines [[Thriller]]s [[Erwartung (Roman)|''Erwartung. Der Marco-Effekt'']] und bezieht sich ausdrücklich darauf.


=== Film ===
=== Film ===
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* [[Chaos (2005)|Chaos]] aus dem Jahr 2005
* [[Chaos (2005)|Chaos]] aus dem Jahr 2005
* [[Babel (Film)|Babel]] aus dem Jahr 2006
* [[Babel (Film)|Babel]] aus dem Jahr 2006
* [[Oxford Murders]] aus dem Jahr 2008
* [[Mr. Nobody]] aus dem Jahr 2009
* [[Mr. Nobody]] aus dem Jahr 2009
* [[Parallelwelten]] aus dem Jahr 2019
=== Dokumentationen ===
* Boom und Crash – Wie Spekulation ins Chaos führt, aus dem Jahr 2021<ref>https://www.daserste.de/information/reportage-dokumentation/dokus/sendung/boom-und-crash-wie-spekulation-ins-chaos-fuehrt-104.html</ref>


=== Fernsehserien ===
=== Fernsehserien ===
* [[Scrubs – Die Anfänger|Scrubs]], Folge ''Mein Schmetterling'' (Staffel 3, Folge 16)
* Erased, "Die Stadt, in der es mich nicht gibt aus" dem Jahr 2016
*[[Scrubs – Die Anfänger|Scrubs]], Folge ''Mein Schmetterling'' (Staffel 3, Folge 16)
* [[Heroes (Fernsehserie)|Heroes]], Folge ''Der Schmetterlingseffekt'' (Staffel 3, Folge 2)
* [[Heroes (Fernsehserie)|Heroes]], Folge ''Der Schmetterlingseffekt'' (Staffel 3, Folge 2)
* [[How I Met Your Mother]], Folge ''Zur richtigen Zeit am richtigen Ort'' (Staffel 4, Folge 22)
* [[How I Met Your Mother]], Folge ''Zur richtigen Zeit am richtigen Ort'' (Staffel 4, Folge 22)
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* [[Guilty Crown]], Folge ''Die Konvergenz des Schmetterlingseffekt'' (Staffel 1, Folge 22)
* [[Guilty Crown]], Folge ''Die Konvergenz des Schmetterlingseffekt'' (Staffel 1, Folge 22)
* [[Die fantastische Welt von Gumball]], Folge ''Der Schmetterling'' (Staffel 3, Folge 27)
* [[Die fantastische Welt von Gumball]], Folge ''Der Schmetterling'' (Staffel 3, Folge 27)
* [[Shaun das Schaf]], Folge ''Ernte gut, alles gut'' (Staffel 6, Folge 130)
* [[Raumschiff Enterprise – Das nächste Jahrhundert]], Folge ''Parallelen'' (Staffel 7, Folge 11)
 
=== Videospiele ===
* [[Life Is Strange]]<ref>{{Internetquelle |autor=Dominik Weber |url=https://gamingnerd.net/reviews/games/life-is-strange-die-schmetterlings-zeitreise-im-test-0511327/ |titel=Life is Strange: Die Schmetterlings-Zeitreise im Test - Games, PlayStation 3, PlayStation 4, Xbox 360, Xbox One |werk=GamingNerd.net |datum=2016-01-28 |abruf=2019-12-23 |sprache=de-DE}}</ref>
* [[Until Dawn]]


== Literatur ==
== Literatur ==
* Edward N. Lorenz: ''The Essence of Chaos.'' University of Washington Press, Seattle WA 1993, ISBN 0-295-97270-X.
* Edward N. Lorenz: ''The Essence of Chaos.'' University of Washington Press, Seattle (WA) 1993, ISBN 0-295-97270-X.
* [[Uwe an der Heiden]]: ''Chaos und Ordnung, Zufall und Notwendigkeit.'' In: [[Günter Küppers]] (Hrsg.): ''Chaos und Ordnung. Formen der Selbstorganisation in Natur und Gesellschaft'' (= ''Reclams Universal-Bibliothek.'' 9434). Reclam, Stuttgart 1996, ISBN 3-15-009434-8, S. 111.  
* [[Uwe an der Heiden]]: ''Chaos und Ordnung, Zufall und Notwendigkeit.'' In: [[Günter Küppers]] (Hrsg.): ''Chaos und Ordnung. Formen der Selbstorganisation in Natur und Gesellschaft'' (= ''Reclams Universal-Bibliothek.'' 9434). Reclam, Stuttgart 1996, ISBN 3-15-009434-8, S. 111.


== Einzelnachweise ==
== Einzelnachweise ==
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[[Kategorie:Stabilitätstheorie]]
[[Kategorie:Stabilitätstheorie]]
[[Kategorie:Nichtlineare Dynamik]]
[[Kategorie:Nichtlineare Dynamik]]
[[Kategorie:Theorie dynamischer Systeme]]
[[Kategorie:Wikipedia:Artikel mit Video]]

Aktuelle Version vom 21. Dezember 2021, 08:57 Uhr

Der Schmetterlingseffekt (englisch butterfly effect) ist ein Phänomen der Nichtlinearen Dynamik. Er tritt in nichtlinearen dynamischen, deterministischen Systemen auf und äußert sich dadurch, dass nicht vorhersehbar ist, wie sich beliebig kleine Änderungen der Anfangsbedingungen des Systems langfristig auf die Entwicklung des Systems auswirken.

Die namensgebende Veranschaulichung dieses Effekts am Beispiel des Wetters stammt von Edward N. Lorenz „Kann der Flügelschlag eines Schmetterlings in Brasilien einen Tornado in Texas auslösen?[1]“ Die Analogie erinnert zwar an den Schneeballeffekt, bei dem kleine Effekte sich über eine Kettenreaktion bis zur Katastrophe selbst verstärken. Beim Schmetterlingseffekt geht es jedoch um die Unvorhersehbarkeit der langfristigen Auswirkungen.

Ursprung der Bezeichnung

Der einprägsame Begriff Schmetterlingseffekt stammt von dem US-amerikanischen Meteorologen Edward N. Lorenz, der 1972 vor der American Association for the Advancement of Science einen Vortrag mit dem Titel Predictability: Does the Flap of a Butterfly’s Wings in Brazil set off a Tornado in Texas? hielt.[2] In seiner ursprünglichen Form verwendete er allerdings den Flügelschlag einer Möwe statt des Schmetterlings.

Wissenschaftlicher Hintergrund

Sensitivität des Lorenz-Attraktors gegenüber Änderungen der Anfangsbedingungen. Eine dichte Punktewolke verteilt sich schnell auf dem gesamten Attraktor.
Experimentelle Demonstration des Schmetterlingseffekts mit mehreren Aufnahmen desselben Doppelpendels. In jeder Aufnahme ist die anfängliche Auslenkung des Doppelpendels fast gleich, aber nach einiger Zeit beginnt sich das dynamische Verhalten deutlich zu unterscheiden.

Vorarbeiten zu der Theorie leistete Lorenz mit einer Arbeit aus dem Jahre 1963,[3] in der er eine Berechnung zur Wettervorhersage mit dem Computer unternahm. Er untersuchte im Zusammenhang mit langfristigen Wetterprognosen an einem vereinfachten Konvektionsmodell das Verhalten von Flüssigkeiten bzw. Gasen bei deren Erhitzung: hier bilden sich zunächst Rollen (heißes Gas steigt auf einer Seite auf, verliert Wärme und sinkt auf der anderen Seite wieder ab), die bei weiterer Wärmezufuhr instabil werden.

Dieses Verhalten charakterisierte er anhand der drei verbundenen Differentialgleichungen. Das numerische Ergebnis projizierte er in den Phasenraum und erhielt jenen seltsamen Attraktor, der später als Lorenz-Attraktor bekannt wurde: eine unendlich lange Trajektorie im dreidimensionalen Raum, die sich nicht selbst schneidet und die Form zweier Schmetterlingsflügel hat.

Lorenz stieß auf das chaotische Verhalten seines Modells eher zufällig. Um Rechenzeit zu sparen, hatte er bei der numerischen Lösung der o. a. Gleichungen auf Zwischenergebnisse bereits durchgeführter Berechnungen zurückgegriffen, hierbei jedoch nur drei Dezimalstellen berücksichtigt, obwohl der Computer mit einer Genauigkeit von sechs Dezimalstellen rechnete. Das Resultat waren zunehmende Abweichungen im Zeitverlauf zwischen den alten und neuen Berechnungen, was Lorenz zu seinen Aussagen über die Sensitivität gegenüber den Anfangsbedingungen bewog. Von nahezu demselben Ausgangspunkt divergierten die Wetterkurven, bis sie schließlich keine Gemeinsamkeit zeigten.

Bei seiner ersten Berechnung gab er einen Startwert für eine Iteration auf sechs Dezimalstellen genau an (0,506127), bei der zweiten Berechnung auf drei (0,506), und obwohl diese Werte nur um etwa 1/10.000 voneinander abwichen, wich im weiteren Verlauf diese Berechnung mit der Zeit von der ersten stark ab.

Der Schmetterlingseffekt tritt bei Systemen auf, die deterministisches chaotisches Verhalten zeigen. Diese Systeme besitzen die Eigenschaft, dass sich beliebig kleine Unterschiede in den Anfangsbedingungen (Clinamen) im Laufe der Zeit zu starken Unterschieden im System führen; sie sind also sensitiv abhängig von den Anfangswerten. Dieses Phänomen kann mittels der sogenannten Ljapunow-Exponenten quantifiziert werden.

Beispiele

Meteorologie

Da die Anfangsbedingungen experimentell immer nur mit endlicher Genauigkeit bestimmt werden können, ist eine Konsequenz dieses Effekts für solche Systeme, dass es unmöglich ist, ihr Verhalten für längere Zeit vorherzusagen. Zum Beispiel kann das Wetter für einen Tag relativ genau prognostiziert werden, während eine Vorhersage für einen Monat kaum möglich ist. Selbst wenn die ganze Erdoberfläche mit Sensoren bedeckt wäre, diese nur geringfügig voneinander entfernt lägen, bis in die höchsten Lagen der Erdatmosphäre reichten und exakte Daten lieferten, wäre auch ein unbegrenzt leistungsfähiger Computer nicht in der Lage, langfristig exakte Prognosen der Wetterentwicklung zu machen. Da das Computermodell die Räume zwischen den Sensoren nicht erfasst, kommt es zu geringfügigen Divergenzen zwischen Modell und Realität, die sich dann positiv verstärken und zu großen Unterschieden führen.

Beispielsweise lassen sich aus den Daten von 1000 Wetterstationen einigermaßen zuverlässige Prognosen über einen Zeitraum von vier Tagen machen. Für entsprechende Vorhersagen über elf Tage bräuchte man bereits 100 Millionen gleichmäßig über die Erde verteilte Messstationen. Absurd wird das Vorhaben, wenn sich die Vorhersage über einen Monat erstrecken soll; denn dann wären 1020 Wetterstationen erforderlich, das heißt je eine auf je fünf Quadratmillimeter Erdoberfläche (Lit.: Heiden).

Allerdings ist das Lorenz-Modell eigentlich viel chaotischer als der tatsächliche Wetterverlauf. Die Gleichungen sind viel instabiler als die grundlegenden physikalischen Gleichungen. Der Mathematiker Wladimir Igorewitsch Arnold gibt als eine prinzipielle obere Schranke für die Wettervorhersage zwei Wochen an.

Zeltabbildung

Schmetterlingseffekt mit der Zeltabbildung

Ein minimales Beispiel für den Schmetterlingseffekt ist die Zeltabbildung.

Im Diagramm wird die Differenz zwischen den Werten zweier solcher Abbildungen mit leicht unterschiedlichem Startparameter (hier: 0,506 und 0,506127) über der Anzahl der Iterationen (im Diagramm dargestellt als „Zeit“) aufgetragen. Beide Abbildungen haben den gleichen Kontrollparameter, der so gewählt wurde, dass die Zeltabbildung chaotisches Verhalten zeigt (erkennbar im entsprechenden Bifurkationsdiagramm). Die maximal mögliche Abweichung ist ± 1. Die beiden Abbildungen sind demnach schon nach wenigen Iterationen völlig verschieden.

Planetenbahnen

Wenn mehr als zwei Himmelskörper gravitativ aneinander gebunden sind, können minimale Änderungen der Ausgangssituation im Laufe der Zeit zu großen nichtvorhersagbaren Änderungen der Bahnen und Positionen führen. Dieses Verhalten ist Thema des Dreikörperproblems.

Künstlerische Verarbeitungen

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Belletristik

  • Ray Bradburys Kurzgeschichte Ferner Donner aus dem Jahr 1952 befasst sich gut zehn Jahre vor der Entstehung des Begriffs mit der Auswirkung kleiner Veränderungen auf die Zukunft.
  • Stephen King nutzt den Schmetterlingseffekt in seinem Roman Der Anschlag, wo ein Zeitreisender die Auswirkungen seiner Eingriffe nicht abzuschätzen vermag.
  • Michael Crichton verarbeitet in seinem Roman DinoPark dieses Prinzip.
  • Nick McDonell erwähnt den Schmetterlingseffekt in seinem Roman Zwölf.
  • Stephen Fry bezieht sich mit seinem Buch Geschichte machen auf den Schmetterlingseffekt.
  • Jussi Adler-Olsen zitiert den Begriff abgewandelt schon im Titel seines Thrillers Erwartung. Der Marco-Effekt und bezieht sich ausdrücklich darauf.

Film

  • Der Zufall möglicherweise aus dem Jahre 1981
  • Lola rennt aus dem Jahr 1998
  • Sie liebt ihn – sie liebt ihn nicht aus dem Jahr 1998
  • Donnie Darko aus dem Jahr 2001
  • Minority Report mit Tom Cruise von Steven Spielberg aus dem Jahr 2002
  • Böse Zellen aus dem Jahr 2003
  • Category 6 – Der Tag des Tornado aus dem Jahr 2004
  • Butterfly Effect, Butterfly Effect 2 und Butterfly Effect 3 – Die Offenbarung aus den Jahren 2004, 2006 und 2009
  • A Sound of Thunder aus dem Jahr 2005
  • Chaos aus dem Jahr 2005
  • Babel aus dem Jahr 2006
  • Oxford Murders aus dem Jahr 2008
  • Mr. Nobody aus dem Jahr 2009
  • Parallelwelten aus dem Jahr 2019

Dokumentationen

  • Boom und Crash – Wie Spekulation ins Chaos führt, aus dem Jahr 2021[4]

Fernsehserien

  • Erased, "Die Stadt, in der es mich nicht gibt aus" dem Jahr 2016
  • Scrubs, Folge Mein Schmetterling (Staffel 3, Folge 16)
  • Heroes, Folge Der Schmetterlingseffekt (Staffel 3, Folge 2)
  • How I Met Your Mother, Folge Zur richtigen Zeit am richtigen Ort (Staffel 4, Folge 22)
  • Dexter, Folge Schmetterlingseffekt (Staffel 3, Folge 8)
  • Die Simpsons Treehouse of Horror V, Folge Zeit und Strafe
  • Family Guy, Folge Gestatten, Lois Quagmire (Staffel 5, Folge 18)
  • Fringe – Grenzfälle des FBI, Folge Das Glühwürmchen (Staffel 3, Folge 10)
  • Community, Folge Remedial Chaos Theory (Staffel 3, Folge 4)
  • Guilty Crown, Folge Die Konvergenz des Schmetterlingseffekt (Staffel 1, Folge 22)
  • Die fantastische Welt von Gumball, Folge Der Schmetterling (Staffel 3, Folge 27)
  • Raumschiff Enterprise – Das nächste Jahrhundert, Folge Parallelen (Staffel 7, Folge 11)

Videospiele

  • Life Is Strange[5]
  • Until Dawn

Literatur

  • Edward N. Lorenz: The Essence of Chaos. University of Washington Press, Seattle (WA) 1993, ISBN 0-295-97270-X.
  • Uwe an der Heiden: Chaos und Ordnung, Zufall und Notwendigkeit. In: Günter Küppers (Hrsg.): Chaos und Ordnung. Formen der Selbstorganisation in Natur und Gesellschaft (= Reclams Universal-Bibliothek. 9434). Reclam, Stuttgart 1996, ISBN 3-15-009434-8, S. 111.

Einzelnachweise

  1. Edward N. Lorenz: Predictability: Does the flap of a butterfly's wings in Brazil set off a tornado in Texas? Titel des Vortrags im Jahr 1972 während der Jahrestagung der American Association for the Advancement of Science; laut Science 320, 2008, S. 431.
  2. Erstveröffentlichung in Edward Lorenz: The Essence of Chaos. Seattle 1993, Appendix 1, S. 181–184.
  3. Edward N. Lorenz: Deterministic Nonperiodic Flow. In: Journal of the Atmospheric Sciences. 20. Jahrgang, Nr. 2, März 1963, S. 130–141, doi:10.1175/1520-0469(1963)020<0130:DNF>2.0.CO;2 (ametsoc.org [abgerufen am 3. Juni 2010]).
  4. https://www.daserste.de/information/reportage-dokumentation/dokus/sendung/boom-und-crash-wie-spekulation-ins-chaos-fuehrt-104.html
  5. Dominik Weber: Life is Strange: Die Schmetterlings-Zeitreise im Test - Games, PlayStation 3, PlayStation 4, Xbox 360, Xbox One. In: GamingNerd.net. 28. Januar 2016, abgerufen am 23. Dezember 2019 (Lua-Fehler in Modul:Multilingual, Zeile 149: attempt to index field 'data' (a nil value)).