la theorie du chaos !!!
Historique
Ses notions fondamentales prirent corps au sein des travaux d'Henri Poincaré qui fut, sans aucun doute, le précurseur de cette nouvelle approche qu'est la théorie du chaos. Tous ses travaux lancèrent sur de nouvelles bases les réflexions concernant le déterminisme et la prédictibilité. Henri Poincaré était reconnu comme un savant de premier plan, mais le reste du monde n'avait pas pu approfondir tous ses travaux, et cette branche-là fut provisoirement laissée en friche.
Norbert Wiener et John von Neumann se sont préoccupés pourtant de la possibilité de prédire par le calcul d'une situation future à partir d'un état présent. Si Wiener jugeait la tâche ardue, voire impossible puisque de petites causes qu'on omettrait nécessairement d'inclure dans le modèle peuvent produire de grands effets (il donna l'image du flocon de neige déclenchant une avalanche), Von Neumann y voyait une opportunité exceptionnelle pour les nouveaux appareils que l'on n'avait pas encore baptisés ordinateurs : Si un flocon de neige peut déclencher une avalanche, répondait-il à Wiener, alors la prédiction par le calcul nous dira très exactement quel flocon de neige précis intercepter pour que l'avalanche ne se produise pas !. Wiener se montra sceptique : un état hypercritique restait un état hypercritique, et supprimer ce flocon particulier ne ferait à son avis que permettre à un autre de le remplacer dans cette fonction. Selon lui, rien ne serait donc résolu (point de vue admis aujourd'hui). Les deux hommes ne poussèrent pas plus avant ce différend.
En 1963, Edward Lorenz, un météorologue du Massachusetts Institute of Technology (MIT), mit en évidence le caractère chaotique des conditions météorologiques. Alors qu'il cherchait à déterminer des conditions météorologiques futures à partir de données initiales sur son ordinateur, il constata, par pur hasard, qu'une modification minime des données initiales (de l'ordre de un pour mille) entraînait des résultats très différents. Lorenz venait de mettre en exergue la Sensibilité aux conditions initiales (déjà observée en analyse numérique dans des résolutions d'équations différentielles sur ordinateur, entre autres par Marion Créhange à l'Université de Nancy).
Il utilisa pour expliquer cette notion la métaphore suivante: Le battement d'ailes d'un papillon peut (de proche en proche) provoquer une tempête aux antipodes. La découverte de Lorenz intrigua un certain nombre de physiciens et de mathématiciens. Les travaux de Poincaré connurent un regain d'intérêt et furent compris comme ils auraient dû l'être depuis longtemps. Et au début des années 1970, ils fournirent l'ossature mathématique qui allait permettre l'étude des phénomènes non-linéaires et chaotiques sous un nouveau jour.
C'est le mathématicien James A. Yorke qui a utilisé le premier le terme de « chaos ».
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Description
La physique est fondée sur le postulat que l'univers possède des lois, et toute son ambition est de les trouver. De ce point de vue, il n'y a donc pas de système désordonné : tous les systèmes ont tous un ordre, des lois qui les décrivent.
Par contre, il est bien évident pour tous qu'il existe des systèmes "compliqués", dotés de trop de facteurs pour qu'on puisse tous les prendre en compte et faire des calculs de prédiction précis. Ces systèmes apparaissent désordonnés.
Si on examine un gaz, par exemple, le nombre de molécules empêche de faire des calculs sur la position et l'état de chacune. Paradoxalement, ce grand nombre permet de définir un comportement moyen et, à partir de là, de définir des variables macroscopiques (température, pression), et des lois qui s'y appliquent.
La théorie du chaos s'attache à d'autres systèmes qui apparaissent désordonnés, non pas en raison d'un trop grand nombre d'éléments (complication), mais à cause d'un comportement très surprenant (complexité) ; bien sûr, un système peut être compliqué et complexe, par exemple les phénomènes météorologiques ou l'économie). Or la complexité commence très tôt en physique, puisque déjà avec trois corps il n'est pas possible de calculer analytiquement l'évolution du système, il faut faire des estimation numériques.
Cette complexité se mesure à la sensibilité du système à d'infimes divergences, et à la façon dont une petite différence initiale se propage sur le résultat final. Trois cas sont intéressants:
* les systèmes stables aboutissent au même résultat : la petite divergence initiale s'amortit, tant qu'elle n'excède pas une certaine valeur. La hauteur finale d'une balle en est un exemple : quelque soit sa hauteur initiale, elle finira toujours par ne plus rebondir et rester au sol.
* les systèmes simples aboutissent à un résultat un peu différent, mais dont la différence est en gros proportionnelle (ou toute autre loi assez modérée : polynomiale ou logarithmique) à l'écart initial et à la durée d'observation. La distance parcourue par une balle est dans ce cas : si on lance la balle "un peu" plus fort, elle ira "un peu" plus loin, et l'écart est calculable sans difficultés.
* les systèmes complexes ou chaotiques aboutissent à un résultat qui ne dépend pas tellement de l'écart initial, parce que la différence évolue de façon "gravement" non linéaire, c'est-à-dire exponentielle voire contradictoire ; une petite variation positive peut se traduire au final par une grosse variation, éventuellement négative. Un exemple assez simple, complètement déterministe et réversible, de système complexe est une pâte soumise à la transformation du boulanger : allonger la pâte, la replier, et recommencer ; en quelques itérations, deux points de la pâte initialement très proches peuvent se retrouver au final très éloignés et réciproquement.
Une des façons de mesurer le degré de complexité est de mesurer la durée nécessaire pour que la différence initiale soit multipliée par 10. Cette méthode est appelée temps caractéristique. Elle permet de savoir à quel point un système est chaotique. Les phénomènes météorologiques ont un temps caractéristique très bref, de l'ordre de la journée, alors que la rotation d'une planète seule autour d'un soleil a un temps caractéristique de plusieurs centaines de millions d'années.
Cela ne signifie toutefois pas que les systèmes chaotiques soient totalement imprévisibles. Pour les phénomènes météorologiques, malgré la complexité des facteurs permettant de prévoir mathématiquement leur évolution avec précision, on peut toutefois prédire qu'il fera en moyenne plus chaud et plus sec en été qu'en hiver, et qu'il fera plus chaud dans le Sahara qu'au Pôle Nord.
Le système n'est donc pas totalement aléatoire, et on peut l'étudier. Pour un système à N paramètres, Henri Poincaré a proposé de le décrire dans un espace à N dimensions, appelé espace des phases. L'évolution du système dans cette espace se traduit par une courbe (ou une série de points), qui ne sont pas répartis de façon homogène ou aléatoire. Dans un système stable, on obtient typiquement une jolie spirale atterrisant en un point caractéristique de l'équilibre. Au contraire, un système chaotique montrera typiquement une courbe fractale, qui certes reste toujours dans certaines limites maximales et minimales et n'est pas "informe", mais qui n'est pas non plus réductible à une courbe simple. Ce type de courbe a été appelé attracteur étrange par le physicien David Ruelle. Les images visibles dans cet article sont deux vues du même attracteur étrange.
La Théorie du chaos s'applique également à la distribution des planètes, parfaitement calculable en moyenne alors que le système compte bien plus que trois corps. En fait, peu importe le domaine étudié, seul compte l'espace des phases caractéristique du phénomène, or de nombreux phénomènes très divers peuvent avoir un espace de phase comparable.
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Exemples
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fonction logistique
La fonction logistique y = μx(1 − x), quoique très simple, donne d'intéressant résultats lorsqu'on produit une série par itération à partir d'un nombre initialement entre 0 et 1 : en faisant croitre progressivement le paramètre μ jusqu'à 4 (au-delà, le système diverge), on observe d'abord un système stable, puis un système cyclique, et puis enfin des systèmes chaotiques (avec quelques plage plus régulière).
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transformation du boulanger et ses variantes
La transformation du boulanger a de nombreuses variantes, qui toutes ont pour point commun de "faire remonter" très vite au niveau macroscopique d'infimes différences mincroscopiques, plus faible que la résolution de l'instrument utilisée.
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gravitation à N corps
Le point de départ de la théorie du chaos est le problème à « 3 corps » qui consiste à prédire le mouvement d'un mini-système solaire. Le but derrière cette recherche est de savoir si le système solaire est « stable » ou si un jour la terre risque de percuter une autre planète ou être éjectée du système solaire. Des calculs ont été faits en testant avec des points de départ légèrement différents des planètes actuelles pour tester les « marges ». Il a été montré que les marges sont faibles mais surtout que, hors de ses marges, le système solaire aurait été instable depuis longtemps.
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Bibliographie
* Edward Lorenz. Deterministic non-periodic flow. Atmospheric Science, 20:130-141, 1963.
* James Gleick. La théorie du chaos., Albin Michel, 1989, Flammarion, 1991.
* Chaos et déterminisme., Points Sciences. Éditions du Seuil, 1992.