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Lyapunov-Exponent - LLE

Wir sind es gewohnt, dass unter ähnlichen Umständen auch ähnliche Ereignisse folgen. Dabei abstrahieren wir vom konkreten Einzelfall, vereinfachen diesen indem wir spezifische Besonderheiten des Einzelfalles vernachlässigen. So spielt es gemeinhin keine Rolle welche Gegenstände wir fallen lassen, sie fallen unabhängig von ihrer Beschaffenheit nach unten. 

In chaotischen Systemen führt eine solche Vereinfachung zu fehlerhaften Vorhersagen. Bereits mikroskopische Unterschiede bei der Durchführung von Experimenten an chaotischen Systemen führen nach kurzer Zeit zu völlig anderen Ergebnissen. Chaotische Systeme enthalten einen Mechanismus, der auf winzige Störungen reagiert und diese dramatisch verstärkt. Dabei handelt es sich um keinen Fehler in der Theorie oder der Beschreibung des Systems. Es handelt sich auch nicht um eine Wissenslücke, die in Zukunft vielleicht gefüllt werden kann. Im Gegenteil es lässt sich mathematisch belegen, das es eben die Eigenschaft bestimmter Systeme ist, dass sie wie ein Verstärker funktionieren und dabei so empfindlich auf äußere oder innere Anregungen reagieren, dass eine Prognose des Systemverhaltens unmöglich wird. Diese Eigenschaft chaotischer Systeme wird auch als Schmetterlingseffekt bezeichnet. 

Chaos bedeutet demnach die exponentielle Verstärkung kleiner Störungen und verschiedene chaotische Systeme sind verschieden chaotisch in dem Sinne, dass es welche gibt, die besonders starke Verstärkungen oder eher kleine Verstärkungen aufweisen. Die Stärke der exponentiellen Verstärkung kleiner Störungen wird durch den Lyapunov-Exponenten bestimmt. Dieser kann aus Zeitreihen von Systemen auch nachträglich bestimmt werden. So könnte es interessant sein festzustellen, wie chaotisch der aktuelle Aktienmarkt ist.

Die Software GChaos von Complexity-Research hat verschiedene Algorithmen zur Bestimmung von Lyapunov-Exponenten implementiert.

Cover Buch

Eine ausführliche Darstellung der Methoden findet sich hier:

Handbuch mit Beispielanalysen und Bedienhinweisen.

Die Software lässt sich herunterladen unter: Download 

   

Abbildung: Systemwissenschaftliche Methodologie

Eine systemwissenschaftliche Methodologie verfolgt als gemeinsames Ziel zweier unabhängiger, aber parallel geführter Forschungszugänge die Dynamik empirischer Zeitreihen (bottom-up) und künstlich im Rahmen von Computersimulationen gewonnener Zeitreihendaten (top-down) aufeinander zu beziehen und miteinander zu vergleichen.
(Mehr dazu: Strunk, G. & Schiepek G. (2014) Therapeutisches Chaos)

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